سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی رفتار کاربران در سیستم‌های حمل و نقل

کتاب یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی رفتار کاربران در سیستم‌های حمل و نقل

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی رفتار کاربران در سیستم‌های حمل و نقل

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس قاره‌ای با استفاده از پلتفرم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و کاربرد آن
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یک عامل یادگیری تقویتی
  • 4. مدل‌های یادگیری تقویتی: مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری
  • 5. تابع پاداش و اهمیت آن در یادگیری تقویتی
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: اکتشاف در مقابل بهره‌برداری
  • 7. روش‌های مبتنی بر ارزش: یادگیری Q
  • 8. الگوریتم Q-Learning
  • 9. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 10. بهبودهای DQN: Double DQN و Dueling DQN
  • 11. روش‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 12. الگوریتم REINFORCE
  • 13. روش‌های Actor-Critic
  • 14. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 15. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 16. مقایسه روش‌های مبتنی بر ارزش و سیاست
  • 17. یادگیری تقویتی در سیستم‌های حمل و نقل
  • 18. مدل‌سازی رفتار کاربر در حمل و نقل
  • 19. پیش‌بینی تقاضا با یادگیری تقویتی
  • 20. بهینه‌سازی مسیر با یادگیری تقویتی
  • 21. مدیریت ترافیک با یادگیری تقویتی
  • 22. سیستم‌های توصیه‌گر در حمل و نقل
  • 23. شخصی‌سازی خدمات حمل و نقل
  • 24. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زمان‌بندی
  • 25. کاربرد در حمل و نقل عمومی
  • 26. کاربرد در حمل و نقل شخصی
  • 27. کاربرد در تاکسی‌های اینترنتی
  • 28. مدل‌سازی محیط حمل و نقل
  • 29. تعریف حالت‌ها (States) در سیستم حمل و نقل
  • 30. تعریف اعمال (Actions) در سیستم حمل و نقل
  • 31. طراحی تابع پاداش برای سیستم حمل و نقل
  • 32. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی تاخیرها
  • 33. پیش‌بینی زمان رسیدن با یادگیری تقویتی
  • 34. مدل‌سازی رفتار رانندگان
  • 35. مدل‌سازی رفتار مسافران
  • 36. تأثیر عوامل محیطی بر رفتار کاربر
  • 37. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع
  • 38. بهینه‌سازی ظرفیت ناوگان حمل و نقل
  • 39. مدیریت رویدادهای غیرمنتظره در حمل و نقل
  • 40. یادگیری تقویتی برای مسیریابی پویا
  • 41. سیستم‌های خودران و یادگیری تقویتی
  • 42. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 43. مدیریت انرژی در وسایل نقلیه با یادگیری تقویتی
  • 44. پیش‌بینی نیاز به تعمیر و نگهداری
  • 45. یادگیری تقویتی برای ایمنی در حمل و نقل
  • 46. تحلیل ریسک در سیستم‌های حمل و نقل
  • 47. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پارکینگ
  • 48. مدیریت سیستم‌های اشتراک خودرو
  • 49. بهینه‌سازی لجستیک و حمل و نقل بار
  • 50. یادگیری تقویتی در زنجیره تأمین
  • 51. مدل‌سازی تعاملات بین کاربران و سیستم
  • 52. یادگیری تقویتی برای ایجاد تعادل در سیستم
  • 53. مدیریت ازدحام در ایستگاه‌ها
  • 54. پیش‌بینی تقاضای لحظه‌ای
  • 55. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری پویا
  • 56. یادگیری تقویتی برای مدیریت ناوگان اشتراکی
  • 57. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 58. تحلیل داده‌های کلان در حمل و نقل
  • 59. یادگیری تقویتی برای امنیت داده‌ها
  • 60. حفظ حریم خصوصی کاربران در یادگیری تقویتی
  • 61. ملاحظات اخلاقی در کاربرد یادگیری تقویتی
  • 62. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 63. معیارهای سنجش پیش‌بینی رفتار کاربر
  • 64. آزمایش و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 65. شبیه‌سازی محیط‌های حمل و نقل
  • 66. محیط‌های یادگیری تقویتی استاندارد
  • 67. پیاده‌سازی الگوریتم‌ها با فریم‌ورک‌های رایج
  • 68. TensorFlow و Keras در یادگیری تقویتی
  • 69. PyTorch و TorchRL
  • 70. محیط‌های شبیه‌سازی حمل و نقل
  • 71. OpenAI Gym و محیط‌های سفارشی
  • 72. نکات پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 73. یادگیری تقویتی چند عاملی (Multi-Agent RL)
  • 74. کاربرد یادگیری تقویتی چند عاملی در حمل و نقل
  • 75. یادگیری تقویتی با مدل‌های احتمالی
  • 76. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 77. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 78. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقالی
  • 79. کاربرد یادگیری تقویتی در شهرهای هوشمند
  • 80. بهینه‌سازی خدمات شهری با یادگیری تقویتی
  • 81. مدیریت منابع انرژی در شهر هوشمند
  • 82. پیش‌بینی نیازهای شهری
  • 83. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل شهری پایدار
  • 84. راهکارهای کاهش آلودگی هوا
  • 85. بهینه‌سازی مصرف انرژی در حمل و نقل
  • 86. مطالعات موردی موفق در کاربرد یادگیری تقویتی
  • 87. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 88. آینده یادگیری تقویتی در سیستم‌های حمل و نقل
  • 89. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی تغییر رفتار
  • 90. مدیریت تغییرات ناگهانی در تقاضا
  • 91. بهینه‌سازی پلتفرم‌های حمل و نقل
  • 92. یادگیری تقویتی برای بهبود تجربه کاربری
  • 93. ارزیابی تأثیر سیاست‌های حمل و نقل
  • 94. مدل‌سازی اثرات بلندمدت
  • 95. کاربرد در برنامه‌ریزی شهری
  • 96. یادگیری تقویتی برای توسعه زیرساخت‌ها
  • 97. پیش‌بینی نیاز به توسعه حمل و نقل
  • 98. نقش یادگیری تقویتی در آینده حمل و نقل
  • 99. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
  • 100. پروژه‌های عملی در یادگیری تقویتی حمل و نقل

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.