سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه هوشمند ساختمان

کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه هوشمند ساختمان

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 کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه هوشمند ساختمان

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت انرژی در ساختمان‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های هوشمند ساختمان
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 4. معرفی عامل‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 5. فضای حالت در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 6. فضای عمل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 7. تابع پاداش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 8. مدل‌های همکاری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 9. مدل‌های رقابتی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 10. مدل‌های ترکیبی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 11. خانواده الگوریتم‌های Q-Learning
  • 12. الگوریتم‌های Deep Q-Network (DQN)
  • 13. توسعه DQN برای مسائل چندعامله
  • 14. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 15. توسعه Actor-Critic برای مسائل چندعامله
  • 16. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 17. توسعه Policy Gradient برای مسائل چندعامله
  • 18. مفاهیم بازی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 19. بازی با مجموع صفر
  • 20. بازی با مجموع غیرصفر
  • 21. تعادل نش
  • 22. یادگیری تقویتی با عامل‌های مستقل
  • 23. چالش‌های هماهنگی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 24. چالش‌های عدم قطعیت در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 25. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 26. نقشه‌برداری از فضای حالت و عمل
  • 27. توابع ارزش‌گذاری برای عامل‌های چندگانه
  • 28. روش‌های یادگیری از مشاهدات مشترک
  • 29. روش‌های یادگیری از مشاهدات مجزا
  • 30. یادگیری تقویتی متمرکز و غیرمتمرکز
  • 31. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای عامل‌های چندگانه
  • 32. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 34. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 35. مدل‌سازی رفتار عامل‌های دیگر
  • 36. پیش‌بینی اقدامات عامل‌های همکار
  • 37. پیش‌بینی اقدامات عامل‌های رقیب
  • 38. تشخیص نوع تعامل عامل‌ها
  • 39. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل انرژی ساختمان
  • 40. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های تهویه مطبوع
  • 41. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های روشنایی
  • 42. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های گرمایش و سرمایش
  • 43. مدیریت تقاضای بار در ساختمان‌های هوشمند
  • 44. تخصیص منابع انرژی به صورت بهینه
  • 45. پیش‌بینی تولید انرژی تجدیدپذیر در ساختمان
  • 46. ادغام منابع انرژی تجدیدپذیر
  • 47. مدیریت باتری‌های ذخیره‌ساز انرژی
  • 48. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت مصرف آب
  • 49. بهینه‌سازی استفاده از آب در سیستم‌های آبیاری
  • 50. بهینه‌سازی استفاده از آب در تجهیزات بهداشتی
  • 51. پیش‌بینی نیاز به آب در بخش‌های مختلف ساختمان
  • 52. مدیریت هوشمند فاضلاب
  • 53. کاربرد یادگیری تقویتی در ایمنی و امنیت ساختمان
  • 54. تشخیص نفوذ و تهدیدات امنیتی
  • 55. مدیریت هوشمند درب‌ها و پنجره‌ها
  • 56. سیستم‌های هشدار اضطراری هوشمند
  • 57. کنترل دسترسی هوشمند
  • 58. کاربرد یادگیری تقویتی در آسایش ساکنین
  • 59. تنظیم خودکار دما و رطوبت
  • 60. تنظیم خودکار روشنایی
  • 61. بهینه‌سازی کیفیت هوای داخلی
  • 62. پیش‌بینی ترجیحات ساکنین
  • 63. ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 64. معیارهای ارزیابی عملکرد در مسائل چندعامله
  • 65. شبیه‌سازی محیط ساختمان هوشمند
  • 66. ابزارهای شبیه‌سازی برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 67. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 68. چارچوب‌های نرم‌افزاری برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 69. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 70. ملاحظات اخلاقی در کاربرد یادگیری تقویتی
  • 71. حریم خصوصی داده‌ها در ساختمان‌های هوشمند
  • 72. امنیت سایبری سیستم‌های هوشمند ساختمان
  • 73. استانداردهای ارتباطی در شبکه‌های هوشمند ساختمان
  • 74. پروتکل‌های ارتباطی MQTT و CoAP
  • 75. سیستم‌های مدیریت ساختمان (BMS)
  • 76. ادغام یادگیری تقویتی با BMS
  • 77. آینده یادگیری تقویتی در شبکه‌های هوشمند ساختمان
  • 78. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 79. کاربردهای نوآورانه
  • 80. نقش یادگیری تقویتی در ساختمان‌های پایدار
  • 81. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 82. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش پراکنده
  • 83. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش مخدوش
  • 84. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش متقابل
  • 85. یادگیری تقویتی چندعامله با عامل‌های ناهمگن
  • 86. یادگیری تقویتی چندعامله با عامل‌های با حافظه محدود
  • 87. یادگیری تقویتی چندعامله در محیط‌های پویا
  • 88. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی گروهی
  • 89. یادگیری تقویتی چندعامله با رویکرد بازی‌سازی
  • 90. یادگیری تقویتی چندعامله برای کشف قوانین
  • 91. یادگیری تقویتی چندعامله برای یادگیری مبتنی بر مدل
  • 92. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری انتقال
  • 93. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری فدرال
  • 94. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی عمیق توزیع‌شده
  • 95. یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های همکار
  • 96. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت ترافیک هوشمند
  • 97. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 98. یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
  • 99. یادگیری تقویتی چندعامله برای شبکه‌های توزیع‌شده انرژی
  • 100. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی منابع محاسباتی

📚 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.