سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی سیستم‌های حمل و نقل شهری هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله و 5G

کتاب طراحی سیستم‌های حمل و نقل شهری هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله و 5G

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 طراحی سیستم‌های حمل و نقل شهری هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله و 5G

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس شهری با ادغام فناوری 5G

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله در حمل و نقل
  • 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های نسل پنجم (5G) و کاربردهای آن
  • 3. مدل‌سازی سیستم‌های حمل و نقل شهری با رویکرد هوشمند
  • 4. مفاهیم اولیه عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 5. طراحی تابع پاداش مناسب برای بهینه‌سازی جریان ترافیک
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کل-منتقد (Actor-Critic)
  • 7. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-Based)
  • 8. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-Based)
  • 9. روش‌های یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در حمل و نقل هوشمند
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های سری زمانی ترافیک
  • 12. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل داده‌های حمل و نقل
  • 13. فناوری‌های ارتباطی در 5G برای سیستم‌های حمل و نقل
  • 14. پهنای باند و تأخیر کم در 5G و اهمیت آن
  • 15. قابلیت اطمینان و چگالی بالا در 5G برای خودروهای خودران
  • 16. اینترنت اشیاء (IoT) و نقش آن در حمل و نقل هوشمند
  • 17. سنسورها و جمع‌آوری داده در شبکه‌های حمل و نقل هوشمند
  • 18. شبکه‌های سنسور بی‌سیم (WSN) در حمل و نقل
  • 19. ارتباط خودرو به خودرو (V2V) با استفاده از 5G
  • 20. ارتباط خودرو به زیرساخت (V2I) با استفاده از 5G
  • 21. ارتباط خودرو به شبکه (V2N) با استفاده از 5G
  • 22. امنیت در ارتباطات خودرویی و چالش‌های آن
  • 23. رمزنگاری و احراز هویت در شبکه‌های حمل و نقل هوشمند
  • 24. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 25. مدل‌سازی عامل‌ها و تعاملات در حمل و نقل شهری
  • 26. سیستم‌های صف و صف‌های هوشمند در حمل و نقل
  • 27. مدیریت تقاطع‌های هوشمند با یادگیری تقویتی
  • 28. بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی با یادگیری تقویتی
  • 29. کنترل ترافیک در تقاطع‌های چندوجهی
  • 30. مدیریت جریان ترافیک در بزرگراه‌ها
  • 31. پیش‌بینی وضعیت ترافیک با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 32. تخصیص منابع پویا در حمل و نقل شهری
  • 33. سیستم‌های حمل و نقل عمومی هوشمند
  • 34. بهینه‌سازی مسیر اتوبوس‌ها و تاکسی‌ها
  • 35. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه عمومی
  • 36. تطبیق عرضه و تقاضا در حمل و نقل عمومی
  • 37. شبکه‌های حمل و نقل اشتراکی (Ride-sharing)
  • 38. بهینه‌سازی تطبیق مسافر و راننده
  • 39. مدل‌سازی رفتار مسافران در حمل و نقل اشتراکی
  • 40. حمل و نقل خودمختار و چالش‌های آن
  • 41. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری در خودروهای خودران
  • 42. تشخیص موانع و محیط با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 43. برنامه‌ریزی مسیر برای خودروهای خودران
  • 44. مدیریت و هماهنگی خودروهای خودران در ترافیک
  • 45. شبیه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 46. پلتفرم‌های شبیه‌سازی حمل و نقل (مانند SUMO)
  • 47. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی
  • 48. تحلیل نتایج شبیه‌سازی و استخراج دانش
  • 49. مقایسه الگوریتم‌های مختلف یادگیری تقویتی
  • 50. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 51. کاهش آلودگی هوا با سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 52. مدیریت بحران و حوادث در حمل و نقل
  • 53. واکنش سریع به تصادفات و ترافیک سنگین
  • 54. بهینه‌سازی عملیات امداد و نجات
  • 55. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) در حمل و نقل
  • 56. استخراج الگوهای رفتاری از داده‌های ترافیک
  • 57. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های حمل و نقل
  • 58. یادگیری عمیق برای تشخیص الگوهای پیچیده ترافیک
  • 59. بهینه‌سازی زیرساخت‌های شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 60. مدیریت انرژی در شبکه حمل و نقل هوشمند
  • 61. نقش 5G در ارتباطات اضطراری حمل و نقل
  • 62. امنیت سایبری در سیستم‌های حمل و نقل نسل آینده
  • 63. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 64. استانداردها و چارچوب‌های قانونی برای حمل و نقل هوشمند
  • 65. مدل‌سازی اقتصادی سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 66. تأثیر حمل و نقل هوشمند بر پایداری شهری
  • 67. مطالعات موردی پیاده‌سازی موفق حمل و نقل هوشمند
  • 68. آینده حمل و نقل و نقش هوش مصنوعی
  • 69. یادگیری تقویتی در برنامه‌ریزی بلندمدت حمل و نقل
  • 70. مدل‌سازی تعاملات بین عامل‌های انسانی و هوشمند
  • 71. بهینه‌سازی پارامترهای یادگیری تقویتی
  • 72. تکنیک‌های کاهش ابعاد در یادگیری تقویتی
  • 73. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در حمل و نقل هوشمند
  • 74. یادگیری فدراتیو (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی
  • 75. استانداردهای ارتباطی در 5G برای خودروها
  • 76. مدیریت منابع رادیویی در 5G برای حمل و نقل
  • 77. تأخیر محاسباتی در پردازش داده‌های 5G
  • 78. استفاده از Edge Computing در حمل و نقل هوشمند
  • 79. نقش Edge AI در تصمیم‌گیری‌های بلادرنگ
  • 80. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های 5G حمل و نقل
  • 81. مدیریت داده‌های سنسورهای خودرویی
  • 82. تحلیل رفتار رانندگان با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 83. بهینه‌سازی پارکینگ هوشمند با یادگیری تقویتی
  • 84. سیستم‌های مدیریت پارکینگ مبتنی بر 5G
  • 85. مدل‌سازی و پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل
  • 86. بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل لجستیک
  • 87. مدیریت زنجیره تأمین با حمل و نقل هوشمند
  • 88. اثرات اجتماعی و اقتصادی حمل و نقل هوشمند
  • 89. مطالعات امکان‌سنجی فنی و اقتصادی پروژه‌های حمل و نقل هوشمند
  • 90. چارچوب‌های ارزیابی ریسک در حمل و نقل هوشمند
  • 91. مدل‌سازی عدم قطعیت در سیستم‌های حمل و نقل
  • 92. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات حمل و نقل
  • 93. نگهداری پیشگیرانه در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 94. مدل‌سازی و بهینه‌سازی حمل و نقل ریلی هوشمند

📚 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.