سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدل‌سازی و پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله برای شبکه‌های هوشمند

کتاب مدل‌سازی و پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله برای شبکه‌های هوشمند

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 مدل‌سازی و پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله برای شبکه‌های هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت انرژی در شبکه‌های توزیع هوشمند با قابلیت یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. فضای حالت و عمل در سیستم‌های چندعامله
  • 5. مدل‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 6. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 7. شبکه‌های عصبی برای یادگیری تقویتی
  • 8. مدل‌های یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 9. مدل‌های یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 10. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 11. الگوریتم‌های Deep Q-Networks (DQN)
  • 12. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 13. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 14. مفاهیم اساسی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 15. تعامل بین عامل‌ها
  • 16. همکاری و رقابت در سیستم‌های چندعامله
  • 17. تعادل نش در بازی‌های چندعامله
  • 18. بازی‌های جمعی و غیرجمعی
  • 19. مدل‌های بازی برای سیستم‌های چندعامله
  • 20. حل بازی‌های با مجموع صفر
  • 21. حل بازی‌های با مجموع غیرصفر
  • 22. یادگیری تقویتی در محیط‌های مشترک
  • 23. یادگیری تقویتی در محیط‌های با اطلاعات ناقص
  • 24. یادگیری تقویتی برای هماهنگی عامل‌ها
  • 25. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع
  • 26. یادگیری تقویتی برای مسیریابی در شبکه‌ها
  • 27. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی
  • 28. شبکه‌های هوشمند و نقش یادگیری تقویتی
  • 29. معماری شبکه‌های هوشمند
  • 30. مدیریت تولید در شبکه‌های هوشمند
  • 31. مدیریت مصرف در شبکه‌های هوشمند
  • 32. ذخیره‌سازی انرژی در شبکه‌های هوشمند
  • 33. پایداری و قابلیت اطمینان شبکه‌های هوشمند
  • 34. بازار انرژی در شبکه‌های هوشمند
  • 35. بهینه‌سازی عملکرد شبکه‌های هوشمند
  • 36. مدل‌سازی شبکه‌های هوشمند با استفاده از عامل‌ها
  • 37. شبیه‌سازی شبکه‌های هوشمند
  • 38. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری تقویتی در شبکه‌های هوشمند
  • 39. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 40. چارچوب‌های نرم‌افزاری برای یادگیری تقویتی
  • 41. کتابخانه‌های یادگیری تقویتی
  • 42. ابزارهای شبیه‌سازی شبکه‌های هوشمند
  • 43. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت تقاضا
  • 44. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی بار
  • 45. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل ولتاژ
  • 46. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت منابع تجدیدپذیر
  • 47. کاربرد یادگیری تقویتی در شبکه‌های توزیع شده
  • 48. کاربرد یادگیری تقویتی در خودروهای خودران
  • 49. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 50. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. کاربرد یادگیری تقویتی در امور مالی
  • 52. کاربرد یادگیری تقویتی در سلامت
  • 53. روش‌های ارزیابی مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 54. مقایسه الگوریتم‌های مختلف یادگیری تقویتی
  • 55. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در شبکه‌های واقعی
  • 56. امنیت در سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 57. حریم خصوصی در سیستم‌های یادگیری تقویتی
  • 58. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 59. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع شده و غیرمتمرکز
  • 60. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 61. یادگیری تقویتی با محیط‌های پویا
  • 62. یادگیری تقویتی برای عامل‌های با محدودیت محاسباتی
  • 63. یادگیری تقویتی برای یادگیری از تجربیات گذشته
  • 64. یادگیری تقویتی برای یادگیری تعمیم‌پذیر
  • 65. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل محیط
  • 66. یادگیری تقویتی بدون مدل محیط
  • 67. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر شواهد
  • 68. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سیاست‌های پیچیده
  • 69. یادگیری تقویتی برای کشف استراتژی‌های جدید
  • 70. یادگیری تقویتی برای خودتنظیمی سیستم‌ها
  • 71. یادگیری تقویتی برای افزایش بهره‌وری انرژی
  • 72. یادگیری تقویتی برای کاهش تلفات شبکه
  • 73. یادگیری تقویتی برای بهبود کیفیت توان
  • 74. یادگیری تقویتی برای مدیریت بحران در شبکه‌های هوشمند
  • 75. یادگیری تقویتی برای ادغام منابع انرژی تجدیدپذیر
  • 76. یادگیری تقویتی برای بازار خرده‌فروشی انرژی
  • 77. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 78. یادگیری تقویتی برای کنترل ریزشبکه‌ها
  • 79. یادگیری تقویتی برای مدیریت صف در شبکه‌های هوشمند
  • 80. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی بهره‌برداری از ژنراتورها
  • 81. یادگیری تقویتی برای مدیریت ذخیره‌سازهای انرژی
  • 82. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی و کنترل نوسانات شبکه
  • 83. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زمان‌بندی تعمیر و نگهداری
  • 84. یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک در شبکه‌های هوشمند
  • 85. یادگیری تقویتی برای استقلال انرژی در مناطق دورافتاده
  • 86. یادگیری تقویتی برای توسعه شبکه‌های انرژی پایدار
  • 87. یادگیری تقویتی برای ارتقاء انعطاف‌پذیری شبکه‌های هوشمند
  • 88. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی جریان توان
  • 89. یادگیری تقویتی برای مدیریت اتصالات متناوب
  • 90. یادگیری تقویتی برای جلوگیری از اضافه بار
  • 91. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف در ساعات اوج
  • 92. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی در ساختمان‌های هوشمند
  • 93. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سیستم‌های گرمایش و سرمایش
  • 94. یادگیری تقویتی برای مدیریت منابع آب و انرژی
  • 95. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 96. یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک شهری
  • 97. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی
  • 98. یادگیری تقویتی برای مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 99. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در وسایل نقلیه
  • 100. یادگیری تقویتی برای مدیریت ناوگان وسایل نقلیه

📚 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.