سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تشخیص الگو و پیش‌بینی در حمل و نقل با MARL

کتاب تشخیص الگو و پیش‌بینی در حمل و نقل با MARL

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 تشخیص الگو و پیش‌بینی در حمل و نقل با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 2. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل، محیط و پاداش در MARL
  • 4. فضای حالت و فضای عمل در MARL
  • 5. یادگیری سیاست و ارزش در MARL
  • 6. مدل‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 7. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 8. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 9. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 10. یادگیری عمیق تقویتی (DRL)
  • 11. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای MARL
  • 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 14. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 15. کاربردهای DRL در سیستم‌های پویا
  • 16. مقدمه‌ای بر تشخیص الگو در حمل و نقل
  • 17. انواع داده‌های حمل و نقل
  • 18. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های حمل و نقل
  • 19. شناسایی ویژگی‌ها در داده‌های حمل و نقل
  • 20. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 21. روش‌های خوشه‌بندی داده‌های حمل و نقل
  • 22. مدل‌های طبقه‌بندی در حمل و نقل
  • 23. شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی در حمل و نقل
  • 24. کاربرد طبقه‌بندی در پیش‌بینی تقاضا
  • 25. پیش‌بینی سری‌های زمانی در حمل و نقل
  • 26. مدل‌های ARIMA
  • 27. مدل‌های LSTM برای پیش‌بینی
  • 28. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در حمل و نقل
  • 29. کاربرد GNN در پیش‌بینی جریان ترافیک
  • 30. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی در حمل و نقل
  • 31. عوامل موثر بر پیش‌بینی در حمل و نقل
  • 32. مدل‌های پیش‌بینی ترافیک
  • 33. پیش‌بینی ازدحام ترافیک
  • 34. پیش‌بینی حوادث ترافیکی
  • 35. پیش‌بینی زمان رسیدن
  • 36. مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای پیش‌بینی
  • 37. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های پیش‌بینی
  • 38. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 39. شاخص‌های ارزیابی پیش‌بینی
  • 40. کاربرد پیش‌بینی در مدیریت ترافیک
  • 41. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 42. نقش MARL در ITS
  • 43. هماهنگی وسایل نقلیه خودران با MARL
  • 44. بهینه‌سازی سیگنال‌های ترافیکی با MARL
  • 45. مدیریت پارکینگ با MARL
  • 46. بهینه‌سازی مسیرها با MARL
  • 47. توزیع منابع حمل و نقل با MARL
  • 48. سیستم‌های حمل و نقل عمومی هوشمند
  • 49. مدیریت ناوگان حمل و نقل با MARL
  • 50. پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل عمومی با MARL
  • 51. بهینه‌سازی زمان‌بندی حمل و نقل عمومی با MARL
  • 52. مدیریت مصرف سوخت با MARL
  • 53. کاهش آلودگی هوا با MARL
  • 54. بهینه‌سازی مصرف انرژی در حمل و نقل
  • 55. مدل‌سازی رفتار رانندگان با MARL
  • 56. تعلل در رانندگی و MARL
  • 57. تغییر رفتار رانندگان با MARL
  • 58. سیستم‌های توصیه‌گر در حمل و نقل
  • 59. توصیه‌های مسیر شخصی‌سازی شده
  • 60. توصیه‌های مبتنی بر وضعیت ترافیک
  • 61. توصیه‌های مربوط به حمل و نقل عمومی
  • 62. توصیه‌های سفر با دوچرخه و پیاده‌روی
  • 63. امنیت در حمل و نقل و MARL
  • 64. تشخیص ناهنجاری در داده‌های حمل و نقل
  • 65. پیش‌بینی خرابی وسایل نقلیه
  • 66. مدیریت اضطراری در حمل و نقل
  • 67. شبیه‌سازی سناریوهای حمل و نقل با MARL
  • 68. ارزیابی سیاست‌های حمل و نقل با MARL
  • 69. طراحی سیستم‌های حمل و نقل پایدار
  • 70. نقش هوش مصنوعی در حمل و نقل پایدار
  • 71. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی چرخه عمر وسایل نقلیه
  • 72. مدیریت انرژی در وسایل نقلیه الکتریکی با MARL
  • 73. بهینه‌سازی شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 74. کاربرد MARL در شبکه هوشمند حمل و نقل
  • 75. تحلیل داده‌های بزرگ در حمل و نقل
  • 76. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل نظرات کاربران
  • 77. بینایی ماشین برای تحلیل تصاویر ترافیکی
  • 78. تشخیص اشیاء در تصاویر ترافیکی
  • 79. تحلیل ویدئوهای ترافیکی
  • 80. کاربرد MARL در بهینه‌سازی لجستیک
  • 81. مدیریت زنجیره تامین با MARL
  • 82. بهینه‌سازی بسته‌بندی و حمل و نقل
  • 83. پیش‌بینی تقاضا در زنجیره تامین
  • 84. بهینه‌سازی انبارداری با MARL
  • 85. تحلیل ریسک در لجستیک با MARL
  • 86. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های MARL
  • 87. کتابخانه‌های نرم‌افزاری برای MARL (مانند Ray RLlib)
  • 88. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 89. کالیبراسیون و تنظیم پارامترها
  • 90. چالش‌های عملیاتی MARL در حمل و نقل
  • 91. ارتباط با داده‌های واقعی و حسگرها
  • 92. قابلیت اطمینان و استحکام مدل‌های MARL
  • 93. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MARL در حمل و نقل
  • 94. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 95. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های MARL
  • 96. آینده پژوهی در MARL و حمل و نقل
  • 97. گرایش‌های نوظهور در MARL
  • 98. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده
  • 99. یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 100. کاربرد MARL در حمل و نقل شهری 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.