سپنتا کتاب اکسپرس
یادگیری عمیق تقویتی چندعامله برای سیستم‌های حمل و نقل

یادگیری عمیق تقویتی چندعامله برای سیستم‌های حمل و نقل

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 عمیق تقویتی چندعامله برای سیستم‌های حمل و نقل

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 مدل‌های پیشرفته پیش‌بینی تقاضا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. کاوش در مقابل بهره‌برداری
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 7. یادگیری Q-learning
  • 8. یادگیری SARSA
  • 9. یادگیری مبتنی بر مدل در مقابل بدون مدل
  • 10. یادگیری عمیق برای عامل‌ها
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 13. یادگیری عمیق تقویتی (DQN)
  • 14. بهینه‌سازی DQN
  • 15. Double DQN
  • 16. Dueling DQN
  • 17. Prioritized Experience Replay
  • 18. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 19. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 20. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 21. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 22. مقدمه‌ای بر سیستم‌های حمل و نقل
  • 23. مدل‌سازی سیستم‌های حمل و نقل
  • 24. انواع سیستم‌های حمل و نقل
  • 25. شبکه‌های حمل و نقل
  • 26. ترافیک و ازدحام در سیستم‌های حمل و نقل
  • 27. مدیریت ترافیک
  • 28. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 29. یادگیری ماشین در حمل و نقل
  • 30. کاربرد یادگیری تقویتی در حمل و نقل
  • 31. چالش‌های یادگیری تقویتی در حمل و نقل
  • 32. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 33. مفاهیم اساسی MARL
  • 34. محیط‌های چندعامله
  • 35. تعامل عامل‌ها در محیط‌های چندعامله
  • 36. هماهنگی و رقابت بین عامل‌ها
  • 37. انواع هماهنگی در MARL
  • 38. مدل‌سازی رفتار عامل‌های دیگر
  • 39. یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ترافیک
  • 40. بهینه‌سازی سیگنال‌های راهنمایی و رانندگی
  • 41. مدیریت جریان ترافیک با MARL
  • 42. بهینه‌سازی مسیر در سیستم‌های حمل و نقل
  • 43. سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی
  • 44. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه خودران
  • 45. خودروهای خودران و یادگیری تقویتی
  • 46. ملاحظات ایمنی در خودروهای خودران
  • 47. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی ترافیک
  • 48. مدل‌سازی تقاضای حمل و نقل
  • 49. بهینه‌سازی تخصیص منابع در حمل و نقل
  • 50. سیستم‌های حمل و نقل عمومی
  • 51. مدیریت پویای حمل و نقل عمومی
  • 52. کاربرد MARL در بهینه‌سازی حمل و نقل ریلی
  • 53. بهینه‌سازی زمان‌بندی قطارها
  • 54. مدیریت ایستگاه‌ها و سکوها
  • 55. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های تحویل
  • 56. بهینه‌سازی مسیرهای تحویل
  • 57. مدیریت ناوگان تحویل
  • 58. سیستم‌های حمل و نقل هوایی
  • 59. مدیریت ترافیک هوایی با MARL
  • 60. بهینه‌سازی فرود و برخاست هواپیماها
  • 61. سیستم‌های حمل و نقل دریایی
  • 62. مدیریت بنادر و مسیرهای دریایی
  • 63. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 64. کاربرد MARL در کاهش آلودگی هوا
  • 65. مدل‌سازی و شبیه‌سازی محیط‌های حمل و نقل پیچیده
  • 66. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 67. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 68. روش‌های مقایسه الگوریتم‌ها
  • 69. مباحث پیشرفته در MARL
  • 70. یادگیری تقویتی چندعامله با محیط‌های پویا
  • 71. یادگیری تقویتی چندعامله با عدم قطعیت
  • 72. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های پراکنده
  • 73. یادگیری تقویتی چندعامله با عامل‌های ناهمگن
  • 74. معماری‌های شبکه عصبی برای MARL
  • 75. استفاده از گراف‌های عصبی در MARL
  • 76. یادگیری اتحاد بین عامل‌ها
  • 77. یادگیری بازی در MARL
  • 78. کاربرد MARL در شبکه‌های ارتباطی حمل و نقل
  • 79. بهینه‌سازی تخصیص پهنای باند
  • 80. مدیریت داده‌ها در سیستم‌های حمل و نقل
  • 81. یادگیری تقویتی برای امنیت سیستم‌های حمل و نقل
  • 82. تشخیص ناهنجاری در داده‌های حمل و نقل
  • 83. پیش‌بینی حملات سایبری به سیستم‌های حمل و نقل
  • 84. مسائل اخلاقی در استفاده از MARL در حمل و نقل
  • 85. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 86. چارچوب‌های قانونی برای خودروهای خودران در ایران
  • 87. مقررات بانک مرکزی ایران در رمزارزها (در صورت ارتباط با حمل و نقل)
  • 88. استانداردهای وزارت بهداشت ایران (در صورت ارتباط با سلامت حمل و نقل)
  • 89. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در پیاده‌سازی MARL در حمل و نقل ایران
  • 90. مدل‌سازی خانواده ایرانی-اسلامی در سیستم‌های حمل و نقل
  • 91. منافع ملی در بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل
  • 92. تحریفات تاریخی در تحلیل سیستم‌های حمل و نقل (اجتناب)
  • 93. فمینیسم رادیکال ضد خانواده (اجتناب)
  • 94. ترویج بی‌حجابی و پوشش غیرشرعی (اجتناب)
  • 95. روابط جنسی خارج از چارچوب شرع (اجتناب)
  • 96. ترویج مشروبات الکلی و مواد مخدر (اجتناب)
  • 97. توهین به مقدسات اسلام (اجتناب)
  • 98. براندازی و اقدام علیه نظام (اجتناب)
  • 99. ساخت سلاح و خشونت (اجتناب)
  • 100. خودکشی و خودآزاری (اجتناب)

📚 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.