, ,

کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در خانه 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 مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در خانه هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های هوشمند خانگی

🎓 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. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
  • 2. کاربردهای یادگیری تقویتی در خانه هوشمند
  • 3. معماری سیستم‌های خانه هوشمند
  • 4. عوامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 5. محیط در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 6. پاداش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 7. حالت در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 8. عمل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 9. تابع ارزش
  • 10. تابع سیاست
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 12. Q-Learning
  • 13. SARSA
  • 14. Deep Q-Networks (DQN)
  • 15. Policy Gradient Methods
  • 16. Actor-Critic Methods
  • 17. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 18. چالش‌های MARL
  • 19. مدل‌های ارتباطی بین عوامل
  • 20. مدل‌های هماهنگی بین عوامل
  • 21. مدل‌های رقابتی بین عوامل
  • 22. مدل‌های تعاونی بین عوامل
  • 23. یادگیری تقویتی ناظر (IL)
  • 24. یادگیری تقویتی نیمه‌ناظر (Semi-IL)
  • 25. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 26. یادگیری با بازخورد انسانی (RLHF)
  • 27. روش‌های یادگیری توزیع‌شده در MARL
  • 28. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی عمیق
  • 29. کاربرد DQN در کنترل دستگاه‌های خانه هوشمند
  • 30. کاربرد Policy Gradient در مدیریت انرژی خانه هوشمند
  • 31. کاربرد Actor-Critic در بهینه‌سازی مصرف آب خانه هوشمند
  • 32. کاربرد Actor-Critic در بهبود کیفیت هوا خانه هوشمند
  • 33. کاربرد Actor-Critic در مدیریت امنیت خانه هوشمند
  • 34. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های گرمایشی و سرمایشی
  • 35. یادگیری تقویتی برای کنترل هوشمند روشنایی
  • 36. یادگیری تقویتی برای مدیریت دستگاه‌های صوتی و تصویری
  • 37. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های امنیتی هوشمند
  • 38. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خانگی
  • 39. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های تشخیص حضور
  • 40. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های تشخیص عیب و نقص دستگاه‌ها
  • 41. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی نیازهای ساکنین
  • 42. یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی تجربه کاربری
  • 43. روش‌های افزایش پایداری در MARL
  • 44. روش‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در MARL
  • 45. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در MARL
  • 46. معیارهای سنجش موفقیت در خانه هوشمند
  • 47. شبیه‌سازی محیط خانه هوشمند
  • 48. ابزارهای شبیه‌سازی برای MARL
  • 49. توسعه مدل‌های سفارشی برای خانه هوشمند
  • 50. مدیریت داده‌ها در سیستم‌های خانه هوشمند
  • 51. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در خانه هوشمند
  • 52. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در خانه هوشمند
  • 53. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی مربوط به هوش مصنوعی در ایران
  • 54. استانداردهای فنی برای سیستم‌های خانه هوشمند
  • 55. اهمیت استفاده از داده‌های واقعی در آموزش مدل‌ها
  • 56. تکنیک‌های افزایش داده برای داده‌های خانه هوشمند
  • 57. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL برای خانه هوشمند
  • 58. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) در MARL
  • 59. یادگیری تقویتی با حافظه طولانی مدت
  • 60. یادگیری تقویتی با پردازش زبان طبیعی
  • 61. یادگیری تقویتی برای تعامل انسان و ماشین در خانه هوشمند
  • 62. سیستم‌های توصیه‌گر در خانه هوشمند مبتنی بر MARL
  • 63. بهینه‌سازی تجربه ساکنین با استفاده از MARL
  • 64. مدل‌سازی رفتار انسان در خانه هوشمند
  • 65. یادگیری تقویتی برای مدیریت سناریوهای پیچیده در خانه هوشمند
  • 66. یادگیری تقویتی برای تشخیص و پاسخ به رویدادهای غیرمنتظره
  • 67. یادگیری تقویتی برای ایجاد محیط‌های قابل انطباق
  • 68. کاربرد MARL در خانه‌های سالمندان هوشمند
  • 69. کاربرد MARL در خانه‌های افراد ناتوان
  • 70. کاربرد MARL در خانه‌های با مصرف انرژی بالا
  • 71. کاربرد MARL در خانه‌های با نیازهای امنیتی ویژه
  • 72. روش‌های یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 73. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 74. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration) در MARL
  • 75. تکنیک‌های بهره‌برداری (Exploitation) در MARL
  • 76. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 77. یادگیری تقویتی با پاداش منفی
  • 78. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع‌شده
  • 79. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های حسگر بی‌سیم در خانه هوشمند
  • 80. بهینه‌سازی ارتباطات بین دستگاه‌ها در خانه هوشمند
  • 81. مدیریت منابع محاسباتی در خانه هوشمند
  • 82. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های یادگیرنده مداوم
  • 83. به‌روزرسانی مدل‌ها در طول زمان
  • 84. مدیریت تغییرات در محیط خانه هوشمند
  • 85. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های مقاوم در برابر خطا
  • 86. تشخیص و اصلاح خطاها در عامل‌ها
  • 87. تضمین ایمنی در سیستم‌های خانه هوشمند مبتنی بر MARL
  • 88. ارزیابی ریسک در سیستم‌های هوشمند
  • 89. توسعه چارچوب‌های امنیتی برای MARL
  • 90. ملاحظات مربوط به قابلیت اطمینان سیستم‌ها
  • 91. پتانسیل‌های آینده MARL در خانه هوشمند
  • 92. تحقیقات پیشرو در زمینه MARL برای خانه‌های هوشمند
  • 93. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 94. تبدیل تحقیقات به محصولات کاربردی
  • 95. نقش استانداردسازی در پذیرش گسترده‌تر
  • 96. تأثیر MARL بر رفاه و آسایش ساکنین
  • 97. اقتصاد خانه هوشمند و نقش MARL
  • 98. نوآوری در خدمات خانه هوشمند با استفاده از MARL
  • 99. آموزش و توانمندسازی کاربران در استفاده از فناوری‌های هوشمند
  • 100. فرهنگ‌سازی برای پذیرش فناوری‌های پیشرفته

📚 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 مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در خانه هوشمند”

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

پیمایش به بالا