, ,

کتاب اصول و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای سیستم‌های حمل و نقل پیشرفته

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 اصول و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای سیستم‌های حمل و نقل پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس ملی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی

🎓 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 در سیستم‌های حمل و نقل
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل
  • 3. تابع پاداش در سیستم‌های حمل و نقل
  • 4. مدل‌های یادگیری تقویتی: مارکوف، پاداش، انتقال
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست: Policy Gradient
  • 7. یادگیری تقویتی عمیق: Deep Q-Networks (DQN)
  • 8. پیاده‌سازی DQN برای مسائل ساده حمل و نقل
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در DQN
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی در DQN
  • 11. یادگیری تقویتی عمیق مبتنی بر سیاست: Actor-Critic
  • 12. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 13. الگوریتم DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 14. الگوریتم TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 15. الگوریتم SAC (Soft Actor-Critic)
  • 16. یادگیری تقویتی چند عامله (Multi-Agent RL)
  • 17. مفاهیم هماهنگی و رقابت در MARL
  • 18. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک
  • 19. مدل‌سازی سیستم‌های حمل و نقل با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 20. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای داده‌های حمل و نقل
  • 21. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سیگنال‌های راهنمایی رانندگی
  • 22. بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی با RL
  • 23. کنترل ترافیک در تقاطع‌های هوشمند
  • 24. یادگیری تقویتی برای مسیریابی خودروها
  • 25. بهینه‌سازی مسیر در شبکه‌های حمل و نقل
  • 26. مدیریت ناوگان حمل و نقل با RL
  • 27. برنامه‌ریزی حرکت قطارها و اتوبوس‌ها با RL
  • 28. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 29. کاهش آلودگی هوا با بهینه‌سازی الگوهای ترافیک
  • 30. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی ازدحام ترافیک
  • 31. سیستم‌های توصیه مسیر پویا
  • 32. یادگیری تقویتی در خودروهای خودران
  • 33. کنترل فرمان و شتاب خودروهای خودران با RL
  • 34. یادگیری تقویتی برای پارک خودکار خودرو
  • 35. یادگیری تقویتی در سیستم‌های حمل و نقل عمومی
  • 36. بهینه‌سازی ظرفیت و زمان‌بندی اتوبوس‌ها
  • 37. مدیریت تقاضا در سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی
  • 38. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زمان‌بندی پروازها
  • 39. مدیریت ترافیک هوایی با RL
  • 40. یادگیری تقویتی در سیستم‌های حمل و نقل ریلی
  • 41. کنترل سرعت قطارها با RL
  • 42. بهینه‌سازی تعویض خطوط در سیستم‌های ریلی
  • 43. یادگیری تقویتی برای مدیریت حوادث در حمل و نقل
  • 44. برنامه‌ریزی واکنش اضطراری با RL
  • 45. بهبود ایمنی در سیستم‌های حمل و نقل با RL
  • 46. یادگیری تقویتی برای تشخیص تخلفات رانندگی
  • 47. سیستم‌های تشخیص عابر پیاده و موانع
  • 48. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی لجستیک و زنجیره تأمین
  • 49. مدیریت انبار با RL
  • 50. بهینه‌سازی مسیر تحویل کالا
  • 51. یادگیری تقویتی در ترافیک شهری هوشمند
  • 52. پلتفرم‌های داده‌محور در حمل و نقل
  • 53. استفاده از داده‌های حسگرها برای RL
  • 54. یادگیری تقویتی با داده‌های تاریخی
  • 55. یادگیری تقویتی با داده‌های بلادرنگ
  • 56. شبیه‌سازی محیط‌های حمل و نقل برای RL
  • 57. ابزارهای شبیه‌سازی مانند SUMO
  • 58. طراحی تابع پاداش موثر در سیستم‌های حمل و نقل
  • 59. چالش‌های پیاده‌سازی RL در دنیای واقعی
  • 60. قابلیت اطمینان در سیستم‌های RL حمل و نقل
  • 61. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های اطمینان
  • 62. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی انرژی در خودروهای الکتریکی
  • 63. مدیریت شارژ خودروهای الکتریکی
  • 64. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های حمل و نقل دریایی
  • 65. کنترل مسیر کشتی‌ها
  • 66. بهینه‌سازی بارگیری و تخلیه در بنادر
  • 67. یادگیری تقویتی در سیستم‌های حمل و نقل ریلی شهری
  • 68. بهینه‌سازی زمان‌بندی مترو
  • 69. مدیریت مسافر در ایستگاه‌های مترو
  • 70. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در حمل و نقل
  • 71. تخصیص خودروهای امدادی
  • 72. تخصیص پرسنل حمل و نقل
  • 73. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پارکینگ
  • 74. مدیریت هوشمند پارکینگ
  • 75. پیش‌بینی تقاضای پارکینگ
  • 76. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل پایدار
  • 77. ترویج حمل و نقل پاک با RL
  • 78. کاهش اثرات زیست‌محیطی حمل و نقل
  • 79. یادگیری تقویتی برای ارزیابی عملکرد سیستم‌های حمل و نقل
  • 80. شاخص‌های ارزیابی در RL حمل و نقل
  • 81. تحلیل حساسیت پارامترها در RL حمل و نقل
  • 82. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی نیازهای نگهداری
  • 83. نگهداری پیشگیرانه در ناوگان حمل و نقل
  • 84. بهینه‌سازی برنامه‌های تعمیر و نگهداری
  • 85. یادگیری تقویتی برای مدیریت رویدادهای غیرمنتظره
  • 86. پاسخ به حوادث جاده‌ای
  • 87. مدیریت بحران در حمل و نقل
  • 88. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی ترافیک در مناطق شلوغ
  • 89. مدیریت جریان ترافیک در زمان اوج
  • 90. کاهش تراکم ترافیک در مراکز شهری
  • 91. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی رفتار رانندگان
  • 92. مدل‌سازی تصمیم‌گیری رانندگان
  • 93. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی ارتباطات خودرو به خودرو (V2V)
  • 94. سیستم‌های ایمنی مبتنی بر V2V
  • 95. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی ارتباطات خودرو به زیرساخت (V2I)
  • 96. مدیریت ترافیک مبتنی بر V2I
  • 97. یادگیری تقویتی برای بهبود تجربه مسافر
  • 98. سیستم‌های اطلاعاتی مسافر پویا
  • 99. بهینه‌سازی راحتی مسافر
  • 100. یادگیری تقویتی برای توسعه مدل‌های پیش‌بینی ترافیک دقیق‌تر

📚 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 اصول و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای سیستم‌های حمل و نقل پیشرفته”

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

پیمایش به بالا