سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استراتژی‌های یادگیری تقویتی عمیق برای مواجهه با چالش‌های حمل و نقل ملی

کتاب استراتژی‌های یادگیری تقویتی عمیق برای مواجهه با چالش‌های حمل و نقل ملی

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 استراتژی‌های یادگیری تقویتی عمیق برای مواجهه با چالش‌های حمل و نقل ملی

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 عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق در حمل و نقل
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی برای مهندسان
  • 3. مدل‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 4. معرفی شبکه‌های عصبی عمیق
  • 5. کاربرد شبکه‌های عصبی در مسائل تصمیم‌گیری
  • 6. ترکیب یادگیری تقویتی و یادگیری عمیق
  • 7. مفهوم عامل (Agent) و محیط (Environment)
  • 8. تابع پاداش (Reward Function) در سیستم‌های حمل و نقل
  • 9. فضای حالت (State Space) در حمل و نقل هوشمند
  • 10. فضای عمل (Action Space) برای بهینه‌سازی ترافیک
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 12. یادگیری Q عمیق (Deep Q-Learning)
  • 13. پیاده‌سازی Q-Learning با شبکه‌های عصبی
  • 14. Double Deep Q-Networks (DDQN)
  • 15. Dueling Deep Q-Networks (DQN)
  • 16. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 17. سیاست گرادیان (Policy Gradient)
  • 18. REINFORCE Algorithm
  • 19. Actor-Critic Methods
  • 20. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 21. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 22. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 23. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 24. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent RL)
  • 25. مدل‌های همکاری و رقابت بین عامل‌ها
  • 26. کاربرد RL در مدیریت ترافیک شهری
  • 27. بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی
  • 28. پیش‌بینی تقاضای سفر با RL
  • 29. مدیریت ناوگان حمل و نقل عمومی
  • 30. بهینه‌سازی مسیردهی وسایل نقلیه
  • 31. سیستم‌های مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 32. کاربرد RL در حمل و نقل ریلی
  • 33. مدیریت سرعت قطارها
  • 34. پیش‌بینی خرابی تجهیزات ریلی
  • 35. بهینه‌سازی زمان‌بندی حرکت قطارها
  • 36. کاربرد RL در حمل و نقل هوایی
  • 37. مدیریت ترافیک هوایی
  • 38. بهینه‌سازی مسیر پرواز
  • 39. مدیریت سوخت در پرواز
  • 40. کاربرد RL در حمل و نقل دریایی
  • 41. بهینه‌سازی مسیر کشتی‌ها
  • 42. مدیریت بار و تخلیه
  • 43. کاهش مصرف سوخت در دریانوردی
  • 44. یادگیری تقویتی برای وسایل نقلیه خودران
  • 45. تصمیم‌گیری در شرایط پیچیده رانندگی
  • 46. تشخیص موانع و خطرات
  • 47. برنامه‌ریزی مسیر در محیط‌های پویا
  • 48. مدل‌سازی رفتار سایر رانندگان
  • 49. آموزش سیستم‌های کمکی راننده
  • 50. مدل‌سازی رفتار عابرین پیاده و دوچرخه‌سواران
  • 51. مدیریت شرایط اضطراری در رانندگی
  • 52. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 53. مدیریت شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 54. شبکه‌های توزیع انرژی هوشمند
  • 55. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی و اجتناب از تصادفات
  • 56. تحلیل داده‌های تصادفات با RL
  • 57. توسعه استراتژی‌های پیشگیرانه
  • 58. شبیه‌سازی سناریوهای تصادف
  • 59. یادگیری تقویتی برای مدیریت بحران در حمل و نقل
  • 60. پاسخ به حوادث غیرمترقبه
  • 61. بهینه‌سازی مسیرهای امدادرسانی
  • 62. مدیریت تخلیه اضطراری
  • 63. چالش‌های اجرای RL در دنیای واقعی
  • 64. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 65. قابلیت اطمینان و ایمنی سیستم‌ها
  • 66. تفسیرپذیری مدل‌های RL
  • 67. نیاز به داده‌های عظیم و با کیفیت
  • 68. ملاحظات اخلاقی در کاربرد RL
  • 69. امنیت سایبری در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 70. حفاظت از داده‌های حساس کاربران
  • 71. جلوگیری از حملات مخرب به سیستم‌ها
  • 72. استانداردهای امنیتی در پروتکل‌های ارتباطی
  • 73. مطالعات موردی موفق در ایران
  • 74. پیاده‌سازی RL در مدیریت حمل و نقل شهری تهران
  • 75. کاربرد RL در بهینه‌سازی ناوگان حمل و نقل عمومی اصفهان
  • 76. پروژه‌های تحقیقاتی RL در دانشگاه‌های ایران
  • 77. همکاری با سازمان‌های حمل و نقل دولتی
  • 78. آینده یادگیری تقویتی در حمل و نقل ملی
  • 79. نقش هوش مصنوعی در تحول حمل و نقل
  • 80. روندهای تحقیقاتی جدید در RL
  • 81. کاربرد RL در شهرهای هوشمند
  • 82. توسعه الگوریتم‌های RL سبز
  • 83. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل پایدار
  • 84. ملاحظات اقتصادی و اجتماعی
  • 85. تأثیر RL بر اشتغال در بخش حمل و نقل
  • 86. توجیه اقتصادی پیاده‌سازی راهکارهای RL
  • 87. ارزیابی تأثیرات بلندمدت RL بر جامعه
  • 88. پیش‌نیازهای فنی و زیرساختی
  • 89. ضرورت توسعه زیرساخت‌های ارتباطی
  • 90. اهمیت داده‌های مکانی و زمانی
  • 91. آموزش نیروی متخصص در حوزه RL
  • 92. نیاز به همکاری بین‌بخشی
  • 93. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده

📚 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.