سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: ابزاری قدرتمند برای بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل مقیاس‌پذیر

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: ابزاری قدرتمند برای بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل مقیاس‌پذیر

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 چندعامله: ابزاری قدرتمند برای بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل مقیاس‌پذیر

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس فضایی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. پاداش و تابع پاداش
  • 5. حالت و فضای حالت
  • 6. عمل و فضای عمل
  • 7. سیاست عامل
  • 8. تابع ارزش
  • 9. مدل محیط
  • 10. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 11. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 13. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 14. یادگیری Q عمیق (Deep Q-Learning)
  • 15. یادگیری سیاستی (Policy Gradient)
  • 16. روش‌های Actor-Critic
  • 17. مقدمه‌ای بر سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 18. چالش‌های بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل
  • 19. کاربرد یادگیری تقویتی در حمل و نقل
  • 20. مدل‌سازی محیط حمل و نقل
  • 21. شناسایی عوامل در سیستم حمل و نقل
  • 22. مدل‌سازی تعاملات بین عوامل
  • 23. تعریف تابع پاداش در حمل و نقل
  • 24. بهینه‌سازی جریان ترافیک
  • 25. مدیریت چراغ‌های راهنمایی هوشمند
  • 26. هماهنگی چراغ‌های راهنمایی
  • 27. بهینه‌سازی مسیر وسایل نقلیه
  • 28. انتخاب مسیر پویا
  • 29. مدیریت تقاضای ترافیک
  • 30. پیش‌بینی ترافیک
  • 31. سیستم‌های حمل و نقل عمومی
  • 32. بهینه‌سازی زمان‌بندی حمل و نقل عمومی
  • 33. مدیریت ناوگان حمل و نقل عمومی
  • 34. وسایل نقلیه خودران
  • 35. هماهنگی وسایل نقلیه خودران
  • 36. ایمنی در سیستم‌های حمل و نقل خودران
  • 37. حمل و نقل اشتراکی
  • 38. بهینه‌سازی تخصیص منابع در حمل و نقل اشتراکی
  • 39. سیستم‌های تحویل بسته
  • 40. بهینه‌سازی مسیر تحویل
  • 41. مدیریت تدارکات و لجستیک
  • 42. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 43. یادگیری تقویتی برای رباتیک در حمل و نقل
  • 44. ربات‌های تحویل‌دهنده
  • 45. ربات‌های نظافت جاده
  • 46. سیستم‌های مدیریت پارکینگ
  • 47. بهینه‌سازی فضای پارکینگ
  • 48. شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 49. بهینه‌سازی محل و زمان شارژ
  • 50. شبکه‌های حمل و نقل آینده
  • 51. شهر هوشمند و حمل و نقل
  • 52. اینترنت اشیاء در حمل و نقل
  • 53. تحلیل داده‌های حمل و نقل
  • 54. یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های حمل و نقل
  • 55. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی رویدادهای ترافیکی
  • 56. مدل‌سازی رفتار رانندگان
  • 57. یادگیری تقویتی برای مدیریت حوادث
  • 58. بهینه‌سازی واکنش به حوادث
  • 59. سیستم‌های حمل و نقل اضطراری
  • 60. یادگیری تقویتی برای امداد و نجات
  • 61. مدیریت پسماند در سیستم‌های حمل و نقل
  • 62. بهینه‌سازی جمع‌آوری پسماند
  • 63. سیستم‌های حمل و نقل پایدار
  • 64. کاهش مصرف سوخت در حمل و نقل
  • 65. کاهش آلودگی هوا در حمل و نقل
  • 66. مدیریت انرژی در سیستم‌های حمل و نقل
  • 67. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 68. شبیه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل پیچیده
  • 69. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 70. معیارهای ارزیابی در حمل و نقل
  • 71. مقایسه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 72. پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌ها
  • 73. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 74. اخلاق در هوش مصنوعی حمل و نقل
  • 75. حریم خصوصی داده‌ها در حمل و نقل
  • 76. امنیت سیستم‌های هوشمند حمل و نقل
  • 77. مقاومت سیستم‌ها در برابر حملات
  • 78. مدل‌سازی عدم قطعیت در حمل و نقل
  • 79. یادگیری تقویتی با اطلاعات ناقص
  • 80. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 81. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 82. بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل شهری
  • 83. بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل بین‌شهری
  • 84. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل هوایی
  • 85. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل دریایی
  • 86. کاربرد یادگیری تقویتی در ترافیک عابر پیاده
  • 87. مدیریت ازدحام عابر پیاده
  • 88. بهینه‌سازی زمان‌بندی فعالیت‌ها در شهر
  • 89. یادگیری تقویتی برای برنامه‌ریزی شهری
  • 90. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی در حمل و نقل
  • 91. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 92. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی زیرساخت‌ها
  • 93. مدیریت نگهداری و تعمیرات
  • 94. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های حمل و نقل مقیاس‌پذیر
  • 95. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده یادگیری تقویتی در حمل و نقل

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.