, ,

کتاب پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مقیاس‌پذیر در سیستم‌های انرژی باد

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 یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مقیاس‌پذیر در سیستم‌های انرژی باد

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت توزیع انرژی باد

🎓 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 تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه‌ای عامل‌های هوشمند
  • 3. مدل‌سازی سیستم‌های انرژی باد
  • 4. معماری عامل‌ها در سیستم‌های انرژی
  • 5. یادگیری تقویتی بدون ناظر
  • 6. یادگیری تقویتی با ناظر
  • 7. یادگیری تقویتی نیمه‌ناظر
  • 8. انواع پاداش در یادگیری تقویتی
  • 9. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 10. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش
  • 11. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست
  • 12. الگوریتم Actor-Critic
  • 13. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در RL
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی در RL
  • 16. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در RL
  • 17. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 18. انواع محیط‌های چندعامله
  • 19. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 20. چالش‌های رقابت در MARL
  • 21. چالش‌های همکاری در MARL
  • 22. مدل‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized)
  • 23. مدل‌های مبتنی بر عامل توزیع‌شده (Decentralized)
  • 24. مدل‌های ترکیبی (Centralized Training, Decentralized Execution)
  • 25. یادگیری تقویتی انحصاری (Independent RL)
  • 26. یادگیری مبتنی بر مدل (Model-Based MARL)
  • 27. یادگیری بدون مدل (Model-Free MARL)
  • 28. الگوریتم‌های Q-learning چندعامله
  • 29. الگوریتم‌های Policy Gradient چندعامله
  • 30. الگوریتم MADDPG
  • 31. الگوریتم COMA
  • 32. الگوریتم VDN
  • 33. الگوریتم QMIX
  • 34. تکنیک‌های جستجوی سیاست در MARL
  • 35. تکنیک‌های یادگیری مبتنی بر تجربه (Experience Replay)
  • 36. مدیریت فضای حالت بزرگ در MARL
  • 37. مدیریت فضای عمل بزرگ در MARL
  • 38. تقسیم وظایف بین عامل‌ها
  • 39. مدل‌سازی ارتباطات بین عامل‌ها
  • 40. یادگیری ارتباطات خودکار
  • 41. یادگیری مشارکتی در MARL
  • 42. یادگیری رقابتی در MARL
  • 43. استراتژی‌های یادگیری برای سیستم‌های انرژی باد
  • 44. مدل‌سازی توربین‌های بادی
  • 45. مدل‌سازی مزارع بادی
  • 46. مدل‌سازی شبکه توزیع برق
  • 47. بهینه‌سازی تولید انرژی بادی
  • 48. بهینه‌سازی پایداری شبکه
  • 49. مدیریت عدم قطعیت در انرژی باد
  • 50. پیش‌بینی تولید انرژی باد
  • 51. کنترل توربین‌های بادی
  • 52. کنترل زاویه پره توربین
  • 53. کنترل زاویه انحراف (Yaw)
  • 54. بهینه‌سازی موقعیت توربین‌ها
  • 55. کنترل جریان هوا در مزارع بادی
  • 56. کنترل پاسخ به تقاضا در سیستم‌های انرژی باد
  • 57. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی انرژی
  • 58. تخصیص منابع در سیستم‌های انرژی باد
  • 59. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در سیستم‌های انرژی
  • 60. معیارهای مقیاس‌پذیری در MARL
  • 61. شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده انرژی باد
  • 62. استفاده از داده‌های واقعی در آموزش MARL
  • 63. نظارت بر رفتار عامل‌ها
  • 64. تفسیرپذیری مدل‌های MARL
  • 65. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های خانگی
  • 66. بهینه‌سازی شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 67. بهینه‌سازی مدیریت بار شبکه
  • 68. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری پویا در بازارهای انرژی
  • 69. یادگیری تقویتی برای تشخیص خطا در سیستم‌های انرژی
  • 70. یادگیری تقویتی برای نگهداری پیش‌بینانه توربین‌ها
  • 71. تطبیق‌پذیری عامل‌ها با تغییرات محیطی
  • 72. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 73. یادگیری تقویتی با پاداش منفی
  • 74. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 75. یادگیری تقویتی در محیط‌های غیر ایستا
  • 76. یادگیری تقویتی با پاداش تجمعی
  • 77. یادگیری تقویتی با پاداش لحظه‌ای
  • 78. استفاده از تکنیک‌های اکتشاف (Exploration)
  • 79. استفاده از تکنیک‌های بهره‌برداری (Exploitation)
  • 80. روش‌های تنظیم ابرپارامترها در MARL
  • 81. اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 82. پیاده‌سازی عامل‌ها در سیستم‌های واقعی
  • 83. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های انرژی هوشمند
  • 84. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های انرژی
  • 85. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی در سیستم‌های انرژی
  • 86. اخلاق در هوش مصنوعی و سیستم‌های انرژی
  • 87. محدودیت‌های فعلی در MARL
  • 88. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 89. کاربرد MARL در سیستم‌های صنعتی
  • 90. کاربرد MARL در رباتیک
  • 91. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک
  • 92. کاربرد MARL در سیستم‌های مالی
  • 93. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 94. مطالعه موردی: بهینه‌سازی مزارع بادی در شرایط آب و هوایی متغیر
  • 95. مطالعه موردی: مدیریت شبکه برق با نفوذ بالای انرژی باد
  • 96. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL با استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز
  • 97. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری تقویتی (مانند Ray RLlib, OpenAI Gym)
  • 98. ملاحظات پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 99. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی
  • 100. ارزیابی ریسک در پیاده‌سازی MARL

📚 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 یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مقیاس‌پذیر در سیستم‌های انرژی باد”

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

پیمایش به بالا