, ,

کتاب پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده برای شبکه‌های هوشمند

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده برای شبکه‌های هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت انرژی در شبکه‌های توزیع هوشمند با قابلیت مدیریت تقاضا

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویته‌شده و کاربردهای آن
  • 2. مبانی یادگیری تقویته‌شده: عامل، محیط، پاداش
  • 3. مدل‌های یادگیری تقویته‌شده: مارکوف و غیر مارکوف
  • 4. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش: یادگیری Q
  • 5. پیاده‌سازی یادگیری Q با جداول
  • 6. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 7. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در DQN
  • 8. بهینه‌سازی DQN: شبکه‌های هدف، تجربه تکراری
  • 9. پیشرفت‌های DQN: Double DQN، Dueling DQN
  • 10. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست: گرادیان سیاست
  • 11. روش‌های گرادیان سیاست: REINFORCE
  • 12. یادگیری تقویته‌شده سیاست-گرادیان عمیق (A3C)
  • 13. یادگیری تقویته‌شده Actor-Critic
  • 14. الگوریتم‌های Actor-Critic پیشرفته: A2C، PPO
  • 15. بهینه‌سازی سیاست با روش‌های تقریبی
  • 16. یادگیری تقویته‌شده ترکیبی: ارزش و سیاست
  • 17. ملاحظات توزیع‌شده در یادگیری تقویته‌شده
  • 18. مفاهیم پایه‌ای شبکه‌های هوشمند
  • 19. معماری شبکه‌های هوشمند
  • 20. کاربرد یادگیری تقویته‌شده در مدیریت انرژی
  • 21. بهینه‌سازی تولید انرژی در شبکه‌های هوشمند
  • 22. پیش‌بینی بار در شبکه‌های هوشمند
  • 23. مدیریت منابع توزیع‌شده (DER)
  • 24. بهینه‌سازی موقعیت DER با یادگیری تقویته‌شده
  • 25. مدیریت صف در شبکه‌های هوشمند
  • 26. کنترل بار تطبیقی
  • 27. سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی
  • 28. بهینه‌سازی شارژ و دشارژ باتری
  • 29. مدیریت خودروهای الکتریکی و شارژ آن‌ها
  • 30. شبکه‌های ارتباطی در شبکه‌های هوشمند
  • 31. امنیت در شبکه‌های هوشمند
  • 32. تشخیص ناهنجاری در شبکه‌های هوشمند
  • 33. مقاومت در برابر حملات سایبری
  • 34. یادگیری تقویته‌شده برای تشخیص ناهنجاری
  • 35. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کنندگان
  • 36. پیش‌بینی و مدیریت تقاضا
  • 37. سیستم‌های قیمت‌گذاری پویا
  • 38. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری با یادگیری تقویته‌شده
  • 39. شبکه‌های توزیع‌شده و همتا به همتا
  • 40. هماهنگ‌سازی عامل‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 41. یادگیری تقویته‌شده چندعاملی (MARL)
  • 42. چالش‌های MARL: همکاری و رقابت
  • 43. الگوریتم‌های MARL: MADDPG، QMIX
  • 44. پیاده‌سازی MARL در شبیه‌سازهای شبکه‌های هوشمند
  • 45. مدل‌سازی ارتباطات بین عامل‌ها
  • 46. یادگیری تقویته‌شده برای بهینه‌سازی جریان توان
  • 47. کنترل ولتاژ و فرکانس
  • 48. مدیریت پایداری شبکه
  • 49. بهینه‌سازی خدمات جانبی
  • 50. یادگیری تقویته‌شده برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 51. نگهداری پیش‌بینانه
  • 52. مدیریت چرخه عمر تجهیزات
  • 53. اقتصاد انرژی و بازارهای برق
  • 54. نقش یادگیری تقویته‌شده در بازارهای انرژی
  • 55. بهینه‌سازی پیشنهادات در بازارهای برق
  • 56. مدیریت ریسک در بازارهای انرژی
  • 57. یادگیری تقویته‌شده برای بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری انرژی
  • 58. توسعه مدل‌های یادگیری تقویته‌شده مقیاس‌پذیر
  • 59. استفاده از محاسبات ابری برای یادگیری تقویته‌شده توزیع‌شده
  • 60. تکنیک‌های موازی‌سازی در یادگیری تقویته‌شده
  • 61. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی شبکه‌های هوشمند
  • 62. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی در صنعت برق ایران
  • 63. استانداردهای فنی و عملیاتی در شبکه‌های هوشمند ایران
  • 64. مطالعات موردی: پیاده‌سازی موفق در ایران
  • 65. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس ملی
  • 66. آینده یادگیری تقویته‌شده در شبکه‌های هوشمند
  • 67. یادگیری تقویته‌شده عمیق با پاداش‌های پراکنده
  • 68. یادگیری تقویته‌شده با مدل‌سازی صریح محیط
  • 69. یادگیری تقویته‌شده برای اکتشاف محیط‌های پیچیده
  • 70. یادگیری تقویته‌شده با پاداش‌های مصنوعی
  • 71. استفاده از یادگیری تقویته‌شده در شبیه‌سازهای پیشرفته
  • 72. اعتبارسنجی و ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری تقویته‌شده
  • 73. تست و دیباگ کردن سیستم‌های یادگیری تقویته‌شده
  • 74. بهینه‌سازی ابرپارامترها در یادگیری تقویته‌شده
  • 75. روش‌های تنظیم خودکار ابرپارامترها
  • 76. یادگیری تقویته‌شده و نظریه بازی‌ها
  • 77. کاربرد نظریه بازی‌ها در یادگیری تقویته‌شده چندعاملی
  • 78. یادگیری تقویته‌شده با اطلاعات ناقص
  • 79. یادگیری تقویته‌شده در سیستم‌های پویا
  • 80. بهینه‌سازی سیستم‌های کنترل صنعتی با یادگیری تقویته‌شده
  • 81. یادگیری تقویته‌شده برای روباتیک در شبکه‌های هوشمند
  • 82. تطبیق‌پذیری عامل‌ها در محیط‌های متغیر
  • 83. یادگیری تقویته‌شده برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین انرژی
  • 84. انتقال دانش بین وظایف در یادگیری تقویته‌شده
  • 85. یادگیری تقویته‌شده برای بهینه‌سازی شبکه‌های مخابراتی پشتیبان
  • 86. چارچوب‌های ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 87. ملاحظات محاسباتی و حافظه در یادگیری تقویته‌شده توزیع‌شده
  • 88. یادگیری تقویته‌شده برای بهینه‌سازی سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر
  • 89. مدل‌سازی عدم قطعیت در یادگیری تقویته‌شده
  • 90. یادگیری تقویته‌شده برای بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 91. همکاری بین شبکه‌های هوشمند و سیستم‌های حمل و نقل
  • 92. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی یادگیری تقویته‌شده
  • 93. پروتکل‌های ارتباطی امن برای عامل‌ها
  • 94. یادگیری تقویته‌شده برای بهینه‌سازی سیستم‌های تصفیه آب و فاضلاب
  • 95. یادگیری تقویته‌شده برای مدیریت منابع طبیعی
  • 96. یادگیری تقویته‌شده برای بهینه‌سازی سیستم‌های گرمایشی و سرمایشی ساختمان‌ها
  • 97. یادگیری تقویته‌شده برای بهینه‌سازی سیستم‌های روشنایی هوشمند
  • 98. پتانسیل یادگیری تقویته‌شده در شهر هوشمند
  • 99. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده برای شبکه‌های هوشمند”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا