, ,

کتاب طراحی شبکه‌های عصبی برای یادگیری تقویتی چندعامله در خودروهای الکتریکی

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 طراحی شبکه‌های عصبی برای یادگیری تقویتی چندعامله در خودروهای الکتریکی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت مصرف انرژی در خودروهای الکتریکی

🎓 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 اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 6. یادگیری تقویتی عمیق
  • 7. شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری تقویتی
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 10. مدل‌های مولد در یادگیری تقویتی
  • 11. یادگیری تقویتی عمیق با قابلیت مشاهده ناقص
  • 12. یادگیری تقویتی استنباطی
  • 13. شبکه‌های عصبی مبتنی بر مدل
  • 14. الگوریتم‌های بدون مدل
  • 15. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 16. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 17. الگوریتم Actor-Critic
  • 18. یادگیری تقویتی مبتنی بر شبیه‌سازی
  • 19. تکامل تدریجی در یادگیری تقویتی
  • 20. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 21. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 22. انواع محیط‌های چندعامله
  • 23. مدل‌های همکاری در MARL
  • 24. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 25. مدل‌های مختلط در MARL
  • 26. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 27. ناسازگاری هم‌زمان (Non-stationarity)
  • 28. پیچیدگی محاسباتی
  • 29. مشکل پاداش پراکنده
  • 30. مشکل اکتشاف
  • 31. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر ارزش
  • 32. Q-learning توزیع شده
  • 33. Deep Q-Network (DQN) برای MARL
  • 34. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 35. QMIX
  • 36. Covariant Policy Optimization (CPO)
  • 37. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر سیاست
  • 38. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 39. Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO)
  • 40. COMA
  • 41. Policy Gradient برای MARL
  • 42. یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباطات
  • 43. شبکه‌های ارتباطی در MARL
  • 44. یادگیری ارتباطات پویا
  • 45. ارتباطات مبتنی بر توجه (Attention-based communication)
  • 46. امنیت ارتباطات در MARL
  • 47. کاربرد MARL در خودروهای الکتریکی
  • 48. مدل‌سازی محیط خودروهای الکتریکی
  • 49. طراحی عامل‌های هوشمند برای خودروهای الکتریکی
  • 50. هدایت خودکار در ترافیک
  • 51. بهینه‌سازی مصرف انرژی در خودروهای الکتریکی
  • 52. مدیریت باتری در خودروهای الکتریکی
  • 53. شارژ هوشمند خودروهای الکتریکی
  • 54. سیستم‌های کمک راننده پیشرفته (ADAS)
  • 55. هماهنگی خودروها در تقاطع‌ها
  • 56. تشکیل کاروان خودرویی (Platooning)
  • 57. مسیریابی بهینه برای خودروهای الکتریکی
  • 58. مدیریت ترافیک شهری با خودروهای خودران
  • 59. یادگیری تقویتی برای مدیریت شبکه برق
  • 60. ادغام خودروهای الکتریکی در شبکه هوشمند
  • 61. پیش‌بینی تقاضای شارژ خودروهای الکتریکی
  • 62. بهینه‌سازی محل نصب ایستگاه‌های شارژ
  • 63. یادگیری تقویتی برای اقتصاد اشتراکی خودرو
  • 64. مدل‌سازی ریسک و عدم قطعیت در سیستم‌های خودرویی
  • 65. ارزیابی عملکرد و ایمنی سیستم‌های MARL
  • 66. شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده خودرویی
  • 67. تست و اعتبارسنجی الگوریتم‌های MARL
  • 68. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های خودران
  • 69. حریم خصوصی داده‌ها در خودروهای متصل
  • 70. استانداردهای فنی برای خودروهای خودران
  • 71. قوانین و مقررات مربوط به خودروهای خودران
  • 72. اخلاق در هوش مصنوعی خودرویی
  • 73. قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability) در MARL
  • 74. قابلیت اطمینان (Reliability) در سیستم‌های خودران
  • 75. مقاومت در برابر حملات سایبری
  • 76. یادگیری تقویتی با داده‌های واقعی
  • 77. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
  • 78. یادگیری تقویتی تقویتی (Meta-RL)
  • 79. یادگیری تقویتی بدون نظارت (Unsupervised RL)
  • 80. یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی (Inverse RL)
  • 81. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سیستم‌های توزیع‌شده
  • 82. کاربردهای پیشرفته MARL در حمل و نقل
  • 83. تحلیل داده‌های ترافیک برای بهبود الگوریتم‌ها
  • 84. شبیه‌سازی رویدادهای نادر در ترافیک
  • 85. بهینه‌سازی عملکرد خودروهای الکتریکی در شرایط آب و هوایی مختلف
  • 86. مدل‌سازی رفتار رانندگان انسانی
  • 87. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 88. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 89. برنامه‌ریزی بلندمدت برای آینده حمل و نقل
  • 90. همکاری با نهادهای نظارتی و صنعتی
  • 91. توسعه پلتفرم‌های آموزشی برای MARL
  • 92. آموزش متخصصان در حوزه خودروهای خودران
  • 93. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در خودروهای الکتریکی
  • 94. نوآوری‌های آتی در MARL
  • 95. نقش هوش مصنوعی در حمل و نقل پایدار

📚 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 طراحی شبکه‌های عصبی برای یادگیری تقویتی چندعامله در خودروهای الکتریکی”

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

پیمایش به بالا