, ,

کتاب یادگیری تقویتی توزیع‌شده برای شبکه‌های حمل و نقل کلان

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 یادگیری تقویتی توزیع‌شده برای شبکه‌های حمل و نقل کلان

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 داده‌های بزرگ

🎓 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. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 2. مبانی شبکه های حمل و نقل کلان
  • 3. مدل های ریاضی شبکه های حمل و نقل
  • 4. الگوریتم های مسیریابی در شبکه ها
  • 5. مسئله بهینه سازی در حمل و نقل
  • 6. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 7. عامل ها، محیط ها و پاداش ها
  • 8. یادگیری بدون مدل در مقابل یادگیری با مدل
  • 9. یادگیری عمیق و شبکه های عصبی
  • 10. شبکه های عصبی کانولوشنی در حمل و نقل
  • 11. شبکه های عصبی بازگشتی برای داده های ترتیبی
  • 12. یادگیری تقویتی عمیق (DQN)
  • 13. الگوریتم های Actor-Critic
  • 14. یادگیری تقویتی توزیع شده (DDPG)
  • 15. پیاده سازی DDPG برای کنترل ترافیک
  • 16. پیاده سازی DDPG برای مدیریت ناوگان
  • 17. یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 18. هماهنگی بین عامل ها در MARL
  • 19. بازی های تکراری و تعادل نش
  • 20. کاربرد MARL در تقاطع های هوشمند
  • 21. کاربرد MARL در تخصیص منابع حمل و نقل
  • 22. یادگیری تقویتی مبتنی بر شبیه سازی
  • 23. شبیه سازهای شبکه حمل و نقل (SUMO)
  • 24. معماری های یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 25. تقسیم وظایف بین عامل های توزیع شده
  • 26. ارتباطات بین عامل ها در سیستم های توزیع شده
  • 27. پروتکل های ارتباطی برای عامل های توزیع شده
  • 28. امنیت در سیستم های یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 29. حریم خصوصی داده ها در عامل های توزیع شده
  • 30. رعایت مقررات حفاظت از داده ها
  • 31. مدیریت منابع محاسباتی در سیستم های توزیع شده
  • 32. مقیاس پذیری الگوریتم های یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 33. تحلیل عملکرد عامل های توزیع شده
  • 34. ارزیابی تاثیر عامل ها بر شبکه حمل و نقل
  • 35. بهینه سازی مصرف انرژی در شبکه های حمل و نقل
  • 36. کاهش زمان سفر با استفاده از عامل های هوشمند
  • 37. مدیریت ازدحام با رویکردهای یادگیری تقویتی
  • 38. پاسخگویی به حوادث غیرمترقبه در حمل و نقل
  • 39. سیستم های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 40. اینترنت اشیاء (IoT) در حمل و نقل
  • 41. کلان داده ها در حوزه حمل و نقل
  • 42. تحلیل پیشگویانه در حمل و نقل
  • 43. بهبود ایمنی ترافیک با یادگیری تقویتی
  • 44. پیش بینی تقاضا برای خدمات حمل و نقل
  • 45. بهینه سازی زمان بندی حمل و نقل عمومی
  • 46. مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 47. سیستم های حمل و نقل خودران
  • 48. اخلاق در هوش مصنوعی حمل و نقل
  • 49. چالش های پیاده سازی عامل های توزیع شده
  • 50. روش های ارزیابی robustness عامل های توزیع شده
  • 51. تکنیک های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 52. یادگیری چند وظیفه ای (Multi-Task Learning)
  • 53. یادگیری تقویتی با پاداش های پراکنده
  • 54. یادگیری تقویتی با مشاهده محدود
  • 55. یادگیری تقویتی با مدل های پیچیده
  • 56. بهینه سازی معماری شبکه های عصبی
  • 57. تنظیم فراپارامترها در یادگیری تقویتی
  • 58. یادگیری تقویتی برای بهینه سازی جریان ترافیک
  • 59. یادگیری تقویتی برای مدیریت تقاطع های پیچیده
  • 60. یادگیری تقویتی برای مسیریابی وسایل نقلیه اضطراری
  • 61. یادگیری تقویتی برای بهینه سازی زمان بندی چراغ های راهنمایی
  • 62. یادگیری تقویتی برای تخصیص بهینه تاکسی ها
  • 63. یادگیری تقویتی برای مدیریت ناوگان دوچرخه اشتراکی
  • 64. یادگیری تقویتی برای بهینه سازی تحویل بسته
  • 65. یادگیری تقویتی برای مدیریت شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 66. یادگیری تقویتی برای تخصیص خطوط حمل و نقل عمومی
  • 67. یادگیری تقویتی برای پیش بینی ترافیک لحظه ای
  • 68. یادگیری تقویتی برای مدیریت حوادث جاده ای
  • 69. یادگیری تقویتی برای بهینه سازی مصرف سوخت
  • 70. یادگیری تقویتی برای کاهش آلودگی هوا
  • 71. یادگیری تقویتی برای افزایش رضایت مسافران
  • 72. یادگیری تقویتی برای مدیریت سفرهای شهری
  • 73. یادگیری تقویتی برای بهینه سازی شبکه های حمل و نقل ریلی
  • 74. یادگیری تقویتی برای مدیریت سیستم های حمل و نقل هوایی
  • 75. یادگیری تقویتی برای بهینه سازی بنادر دریایی
  • 76. یادگیری تقویتی برای مدیریت لجستیک زنجیره تامین
  • 77. یادگیری تقویتی برای بهینه سازی زمان بندی قطارها
  • 78. یادگیری تقویتی برای مدیریت ازدحام در ایستگاه ها
  • 79. یادگیری تقویتی برای تخصیص بهینه واگن ها
  • 80. یادگیری تقویتی برای پیش بینی تاخیر قطارها
  • 81. یادگیری تقویتی برای مدیریت اتوبوس های شهری
  • 82. یادگیری تقویتی برای بهینه سازی مسیرهای اتوبوس
  • 83. یادگیری تقویتی برای مدیریت تاکسی های اینترنتی
  • 84. یادگیری تقویتی برای تخصیص بهینه خودروهای اشتراکی
  • 85. یادگیری تقویتی برای مدیریت دوچرخه های اشتراکی
  • 86. یادگیری تقویتی برای بهینه سازی تحویل کالا
  • 87. یادگیری تقویتی برای مدیریت وسایل نقلیه خودران
  • 88. یادگیری تقویتی برای هماهنگی وسایل نقلیه خودران
  • 89. یادگیری تقویتی برای ایمنی وسایل نقلیه خودران
  • 90. یادگیری تقویتی برای مدیریت شارژ خودروهای برقی
  • 91. یادگیری تقویتی برای بهینه سازی مصرف انرژی در حمل و نقل
  • 92. یادگیری تقویتی برای کاهش اثرات زیست محیطی حمل و نقل
  • 93. یادگیری تقویتی برای بهبود تجربه سفر
  • 94. یادگیری تقویتی برای مدیریت سیستم های حمل و نقل چندوجهی
  • 95. یادگیری تقویتی برای بهینه سازی ادغام حالت های حمل و نقل
  • 96. یادگیری تقویتی برای تخصیص بهینه منابع در حمل و نقل
  • 97. یادگیری تقویتی برای پیش بینی و مدیریت تقاضا در حمل و نقل
  • 98. یادگیری تقویتی برای بهینه سازی عملکرد کلی سیستم های حمل و نقل
  • 99. طراحی عامل های هوشمند برای شبکه های حمل و نقل پیچیده
  • 100. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل های یادگیری تقویتی توزیع شده

📚 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 یادگیری تقویتی توزیع‌شده برای شبکه‌های حمل و نقل کلان”

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

پیمایش به بالا