, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در شارژ و دشارژ بهینه باتری خودروهای الکتریکی

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 یادگیری تقویتی چندعامله در شارژ و دشارژ بهینه باتری خودروهای الکتریکی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت مصرف انرژی در خودروهای الکتریکی

🎓 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. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. اصول پایه‌ای یادگیری تقویتی
  • 3. مفهوم عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. حالت، عمل و پاداش در یادگیری تقویتی
  • 5. فرایند یادگیری تقویتی: اکتشاف و بهره‌برداری
  • 6. مدل‌های کلاسیک یادگیری تقویتی
  • 7. یادگیری Q-Learning
  • 8. یادگیری SARSA
  • 9. تفاوت‌های Q-Learning و SARSA
  • 10. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 11. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در یادگیری تقویتی
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در یادگیری تقویتی
  • 14. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning – MARL)
  • 15. مفاهیم کلیدی در MARL
  • 16. مدل‌های همکاری در MARL
  • 17. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 18. مدل‌های ترکیبی در MARL
  • 19. چالش‌های MARL
  • 20. عدم قطعیت در محیط‌های چندعامله
  • 21. توزیع پاداش در MARL
  • 22. مسائل هماهنگی در MARL
  • 23. کاربرد MARL در سیستم‌های پیچیده
  • 24. معرفی خودروهای الکتریکی (EVs)
  • 25. ساختار باتری در خودروهای الکتریکی
  • 26. چرخه شارژ و دشارژ باتری EV
  • 27. پارامترهای مؤثر بر عملکرد باتری EV
  • 28. عوامل محیطی و دمایی بر باتری EV
  • 29. عوامل الکتریکی بر باتری EV
  • 30. مدل‌سازی باتری خودروهای الکتریکی
  • 31. مدل‌های مبتنی بر فیزیک باتری
  • 32. مدل‌های مبتنی بر داده و یادگیری ماشین
  • 33. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت باتری EV
  • 34. بهینه‌سازی شارژ باتری EV
  • 35. بهینه‌سازی دشارژ باتری EV
  • 36. بهینه‌سازی چرخه عمر باتری EV
  • 37. مقدمه‌ای بر شارژ بهینه باتری EV
  • 38. اهداف شارژ بهینه باتری EV
  • 39. محدودیت‌های شارژ باتری EV
  • 40. الگوریتم‌های سنتی شارژ بهینه
  • 41. معرفی دشارژ بهینه باتری EV
  • 42. اهداف دشارژ بهینه باتری EV
  • 43. محدودیت‌های دشارژ باتری EV
  • 44. الگوریتم‌های سنتی دشارژ بهینه
  • 45. یادگیری تقویتی برای شارژ بهینه باتری EV
  • 46. طراحی عامل یادگیری تقویتی برای شارژ
  • 47. تعریف تابع پاداش برای شارژ بهینه
  • 48. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای شارژ
  • 49. شبیه‌سازی شارژ بهینه باتری EV
  • 50. یادگیری تقویتی برای دشارژ بهینه باتری EV
  • 51. طراحی عامل یادگیری تقویتی برای دشارژ
  • 52. تعریف تابع پاداش برای دشارژ بهینه
  • 53. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای دشارژ
  • 54. شبیه‌سازی دشارژ بهینه باتری EV
  • 55. ترکیب شارژ و دشارژ بهینه با MARL
  • 56. طراحی عامل‌های چندعامله برای شارژ و دشارژ
  • 57. تعریف پاداش‌های مشترک و فردی
  • 58. مدل‌سازی تعامل عامل‌ها در شارژ و دشارژ
  • 59. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL پیشرفته
  • 60. شبیه‌سازی جامع شارژ و دشارژ بهینه
  • 61. تحلیل نتایج و ارزیابی عملکرد
  • 62. معیارهای ارزیابی شارژ بهینه
  • 63. معیارهای ارزیابی دشارژ بهینه
  • 64. معیارهای ارزیابی چرخه عمر باتری
  • 65. مقایسه با روش‌های سنتی
  • 66. کاربرد در سناریوهای واقعی
  • 67. سیستم‌های شارژ هوشمند خودروهای الکتریکی
  • 68. شبکه‌های هوشمند و مدیریت انرژی
  • 69. ارتباط با زیرساخت‌های شارژ
  • 70. پتانسیل‌های آینده MARL در صنعت خودرو
  • 71. فناوری‌های نوین در باتری خودروهای الکتریکی
  • 72. استانداردهای ایمنی در شارژ و دشارژ باتری
  • 73. مقررات مربوط به مدیریت انرژی در خودروهای الکتریکی
  • 74. ملاحظات فنی و مهندسی سیستم‌های باتری
  • 75. مدل‌سازی اقتصادی شارژ و دشارژ بهینه
  • 76. تاثیر تعرفه‌های برق بر استراتژی‌های شارژ
  • 77. بهینه‌سازی مصرف انرژی در خودروهای الکتریکی
  • 78. نقش هوش مصنوعی در آینده حمل و نقل پایدار
  • 79. ملاحظات اخلاقی و اجتماعی در استفاده از MARL
  • 80. محیط‌های شبیه‌سازی پیشرفته برای MARL
  • 81. ارزیابی استحکام و قابلیت اطمینان الگوریتم‌ها
  • 82. تطبیق‌پذیری الگوریتم‌ها با تغییرات محیطی
  • 83. بهینه‌سازی پارامترهای یادگیری در MARL
  • 84. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها در شبکه‌های بزرگ
  • 85. کاربرد MARL در مدیریت ناوگان خودروهای الکتریکی
  • 86. بهینه‌سازی مسیر و شارژ همزمان
  • 87. پیش‌بینی نیاز به شارژ و زمان‌بندی
  • 88. مدیریت انرژی در ایستگاه‌های شارژ عمومی
  • 89. توسعه مدل‌های پیشرفته‌تر MARL
  • 90. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله
  • 91. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 92. یادگیری تقویتی بدون مدل پیشرفته
  • 93. مباحث پیشرفته در هماهنگی عامل‌ها
  • 94. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع‌شده
  • 95. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های MARL
  • 96. روش‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در MARL

📚 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 یادگیری تقویتی چندعامله در شارژ و دشارژ بهینه باتری خودروهای الکتریکی”

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

پیمایش به بالا