, ,

کتاب کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های تاکسی و اشتراک خودروی 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 کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های تاکسی و اشتراک خودروی هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس قاره‌ای با استفاده از پلتفرم‌های هوش مصنوعی

🎓 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
  • 2. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های یادگیری تقویتی: یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 4. مدل‌های یادگیری تقویتی: یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 5. یادگیری تقویتی در مقابل یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 6. فرآیند یادگیری در یادگیری تقویتی
  • 7. تابع پاداش در یادگیری تقویتی
  • 8. محیط یادگیری تقویتی
  • 9. عامل یادگیری تقویتی
  • 10. حالت‌ها و اقدامات در یادگیری تقویتی
  • 11. اکتشاف در مقابل بهره‌برداری
  • 12. الگوریتم‌های حریصانه
  • 13. الگوریتم‌های اپسیلون-حریصانه
  • 14. یادگیری مبتنی بر ارزش: الگوریتم Q-Learning
  • 15. یادگیری مبتنی بر ارزش: الگوریتم SARSA
  • 16. تعمیم Q-Learning با شبکه‌های عصبی عمیق (DQN)
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در DQN
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی در DQN
  • 19. تکنیک‌های بهبود DQN: Experience Replay
  • 20. تکنیک‌های بهبود DQN: Target Networks
  • 21. یادگیری مبتنی بر سیاست: الگوریتم Policy Gradient
  • 22. الگوریتم REINFORCE
  • 23. الگوریتم Actor-Critic
  • 24. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 25. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 26. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 27. کاربرد DRL در سیستم‌های پویا
  • 28. مفاهیم پایه سیستم‌های تاکسی و اشتراک خودرو
  • 29. مدل‌سازی سیستم تاکسی به عنوان یک مسئله یادگیری تقویتی
  • 30. حالت‌ها در سیستم تاکسی
  • 31. اقدامات در سیستم تاکسی
  • 32. تابع پاداش در سیستم تاکسی
  • 33. طراحی تابع پاداش برای بهینه‌سازی زمان انتظار
  • 34. طراحی تابع پاداش برای بهینه‌سازی مسافت طی شده
  • 35. طراحی تابع پاداش برای بهینه‌سازی رضایت مشتری
  • 36. مدل‌سازی سیستم اشتراک خودرو به عنوان یک مسئله یادگیری تقویتی
  • 37. حالت‌ها در سیستم اشتراک خودرو
  • 38. اقدامات در سیستم اشتراک خودرو
  • 39. تابع پاداش در سیستم اشتراک خودرو
  • 40. بهینه‌سازی تخصیص خودرو در سیستم اشتراک خودرو
  • 41. مدیریت تقاضا و عرضه با یادگیری تقویتی
  • 42. بهینه‌سازی موقعیت خودروهای اشتراکی
  • 43. مدل‌سازی ترافیک شهری برای سیستم‌های تاکسی و اشتراک خودرو
  • 44. تأثیر تراکم ترافیک بر عملکرد عامل یادگیری تقویتی
  • 45. پیش‌بینی تقاضای تاکسی در مناطق مختلف
  • 46. پیش‌بینی تقاضای خودروی اشتراکی در مناطق مختلف
  • 47. استفاده از داده‌های تاریخی برای آموزش عامل
  • 48. شبیه‌سازی محیط تاکسی و اشتراک خودرو
  • 49. چارچوب‌های شبیه‌سازی یادگیری تقویتی
  • 50. استفاده از OpenAI Gym برای شبیه‌سازی
  • 51. توسعه محیط سفارشی برای مسائل تاکسی و اشتراک خودرو
  • 52. ارزیابی عملکرد عامل یادگیری تقویتی
  • 53. معیارهای ارزیابی در سیستم تاکسی
  • 54. معیارهای ارزیابی در سیستم اشتراک خودرو
  • 55. تحلیل حساسیت پارامترهای یادگیری تقویتی
  • 56. مقایسه الگوریتم‌های مختلف یادگیری تقویتی
  • 57. کاربرد یادگیری تقویتی در مسیریابی پویا
  • 58. بهینه‌سازی زمان رسیدن به مقصد
  • 59. کاهش مصرف سوخت با مسیریابی هوشمند
  • 60. مدیریت ناوگان تاکسی با یادگیری تقویتی
  • 61. بهینه‌سازی استقرار تاکسی‌ها
  • 62. کاهش زمان بیکاری تاکسی‌ها
  • 63. مدیریت ناوگان خودروی اشتراکی با یادگیری تقویتی
  • 64. بهینه‌سازی توزیع خودروها
  • 65. پاسخگویی به تقاضای لحظه‌ای
  • 66. یادگیری تقویتی برای قیمت‌گذاری پویا
  • 67. تنظیم قیمت بر اساس تقاضا و عرضه
  • 68. مدیریت ترافیک در ساعات اوج مصرف
  • 69. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 70. بهینه‌سازی جریان ترافیک
  • 71. کاهش تصادفات
  • 72. سیستم‌های حمل و نقل پایدار با یادگیری تقویتی
  • 73. کاهش انتشار آلاینده‌ها
  • 74. مدیریت انرژی در خودروهای الکتریکی اشتراکی
  • 75. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی سوخت‌گیری/شارژ
  • 76. بهینه‌سازی زمان‌بندی برای حداکثر بهره‌وری
  • 77. هماهنگی بین خودروها و ایستگاه‌های شارژ
  • 78. یادگیری تقویتی در مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 79. تخصیص بهینه فضای پارک
  • 80. کاهش زمان جستجوی پارکینگ
  • 81. ملاحظات اخلاقی در استفاده از یادگیری تقویتی در حمل و نقل
  • 82. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل
  • 83. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودران
  • 84. امنیت داده‌ها در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 85. حفاظت از اطلاعات کاربران
  • 86. جلوگیری از حملات سایبری به سیستم
  • 87. آینده یادگیری تقویتی در صنعت حمل و نقل
  • 88. پیشرفت‌های اخیر در الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 89. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 90. فرصت‌های جدید برای نوآوری
  • 91. پروژه‌های عملی در زمینه یادگیری تقویتی برای تاکسی و اشتراک خودرو
  • 92. مطالعات موردی موفق
  • 93. ایده‌های نوآورانه برای پروژه‌های دانشجویی
  • 94. ارتباط با چارچوب‌های نظارتی و قانونی در ایران
  • 95. اصول بانکداری بدون ربا در مدل‌سازی اقتصادی
  • 96. عقود اسلامی در تخصیص منابع
  • 97. رعایت مقررات بانک مرکزی در مدیریت مالی
  • 98. موازین شرعی در طراحی تابع پاداش
  • 99. سازگاری با خانواده ایرانی-اسلامی در رویکردهای روانشناختی
  • 100. چارچوب‌های رسمی وزارت ارشاد در مباحث هنری

📚 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 کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های تاکسی و اشتراک خودروی هوشمند”

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

پیمایش به بالا