سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای پاسخگویی به تقاضای انرژی در سیستم‌های تهویه مطبوع

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای پاسخگویی به تقاضای انرژی در سیستم‌های تهویه مطبوع

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 تقویتی چندعامله برای پاسخگویی به تقاضای انرژی در سیستم‌های تهویه مطبوع

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل سیستم‌های تهویه مطبوع مرکزی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی سیستم‌های تهویه مطبوع
  • 3. مدل‌سازی تقاضای انرژی در تهویه مطبوع
  • 4. اصول یادگیری تقویتی
  • 5. عوامل در یادگیری تقویتی
  • 6. محیط در یادگیری تقویتی
  • 7. پاداش در یادگیری تقویتی
  • 8. حالات در یادگیری تقویتی
  • 9. اعمال در یادگیری تقویتی
  • 10. سیاست عامل
  • 11. تابع ارزش
  • 12. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 13. یادگیری تقویتی با مدل
  • 14. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 15. الگوریتم‌های SARSA
  • 16. یادگیری تقویتی عمیق
  • 17. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 20. یادگیری تقویتی عمیق با Q-Learning
  • 21. یادگیری تقویتی عمیق با Actor-Critic
  • 22. یادگیری تقویتی چندعامله
  • 23. تعامل عوامل در سیستم‌های تهویه مطبوع
  • 24. هماهنگی عوامل برای پاسخگویی به تقاضای انرژی
  • 25. رقابت عوامل در سیستم‌های تهویه مطبوع
  • 26. مدل‌سازی محیط مشترک برای عوامل
  • 27. توابع پاداش چندعامله
  • 28. توابع ارزش چندعامله
  • 29. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 30. Multi-Agent Deep Q-Network (MADQN)
  • 31. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 32. سیستم‌های تهویه مطبوع هوشمند
  • 33. کنترل بهینه مصرف انرژی در تهویه مطبوع
  • 34. پیش‌بینی تقاضای انرژی تهویه مطبوع
  • 35. بهینه‌سازی مصرف انرژی با یادگیری تقویتی
  • 36. یادگیری تقویتی برای مدیریت بار در سیستم‌های تهویه مطبوع
  • 37. یادگیری تقویتی برای پاسخگویی به تقاضای انرژی در ساختمان‌ها
  • 38. کاربرد یادگیری تقویتی در شبکه‌های هوشمند انرژی
  • 39. مدل‌سازی پویایی سیستم‌های تهویه مطبوع
  • 40. ارزیابی عملکرد عوامل در سیستم‌های تهویه مطبوع
  • 41. شبیه‌سازی سناریوهای مختلف تقاضای انرژی
  • 42. تحلیل حساسیت پارامترهای مدل
  • 43. استفاده از داده‌های واقعی مصرف انرژی
  • 44. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
  • 45. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی
  • 46. تنظیم ابرپارامترهای مدل یادگیری تقویتی
  • 47. اعتبارسنجی مدل با داده‌های جدید
  • 48. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در محیط شبیه‌سازی
  • 49. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین
  • 50. TensorFlow و Keras
  • 51. PyTorch
  • 52. OpenAI Gym
  • 53. PettingZoo
  • 54. محیط‌های شبیه‌سازی چندعامله
  • 55. توسعه محیط شبیه‌سازی سفارشی
  • 56. تعریف حالات و اعمال برای عوامل
  • 57. تعریف تابع پاداش مناسب
  • 58. آموزش مدل یادگیری تقویتی چندعامله
  • 59. نظارت بر فرآیند آموزش
  • 60. تشخیص همگرایی مدل
  • 61. تکنیک‌های تنظیم و بهینه‌سازی مدل
  • 62. ارزیابی نهایی عملکرد مدل
  • 63. مقایسه با روش‌های سنتی کنترل
  • 64. تحلیل مزایا و محدودیت‌های رویکرد یادگیری تقویتی
  • 65. کاربرد در سیستم‌های تهویه مطبوع صنعتی
  • 66. کاربرد در سیستم‌های تهویه مطبوع مسکونی
  • 67. کاربرد در مراکز داده
  • 68. کاربرد در ساختمان‌های هوشمند تجاری
  • 69. بهینه‌سازی مصرف انرژی با در نظر گرفتن آسایش ساکنین
  • 70. تلفیق با سیستم‌های مدیریت ساختمان (BMS)
  • 71. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های هوشمند
  • 72. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 73. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی
  • 74. ملاحظات اقتصادی پیاده‌سازی
  • 75. مطالعات موردی موفق در صنعت
  • 76. چالش‌های آینده در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 77. پیشرفت‌های جدید در الگوریتم‌های چندعامله
  • 78. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 79. یادگیری تقویتی با پاداش منفی
  • 80. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقالی
  • 81. یادگیری تقویتی با یادگیری فدرال
  • 82. کاربرد در بهینه‌سازی منابع انرژی تجدیدپذیر
  • 83. کاربرد در مدیریت تقاضای انرژی در مقیاس شبکه
  • 84. توسعه چارچوب‌های ارزیابی جامع
  • 85. استانداردسازی محیط‌های شبیه‌سازی
  • 86. ایجاد مجموعه‌های داده عمومی بزرگ
  • 87. همکاری بین‌المللی در تحقیقات یادگیری تقویتی
  • 88. تاثیر تغییرات اقلیمی بر تقاضای انرژی تهویه مطبوع
  • 89. راهکارهای نوآورانه با استفاده از هوش مصنوعی
  • 90. آینده پژوهش در حوزه سیستم‌های تهویه مطبوع هوشمند
  • 91. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی چرخه عمر تجهیزات
  • 92. تحلیل هزینه‌های عملیاتی و نگهداری
  • 93. مدیریت انرژی در ساختمان‌های با مصرف بالا
  • 94. نقش سیاست‌گذاری در ترویج سیستم‌های هوشمند
  • 95. آموزش نیروی متخصص در حوزه هوش مصنوعی و انرژی
  • 96. پتانسیل یادگیری تقویتی در کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای
  • 97. فناوری‌های نوین در سیستم‌های تهویه مطبوع
  • 98. آینده پایدار با استفاده از یادگیری تقویتی

📚 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.