سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب رویکردهای نوین در یادگیری تقویتی چندعامله برای حمل و نقل شهری هوشمند

کتاب رویکردهای نوین در یادگیری تقویتی چندعامله برای حمل و نقل شهری 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 رویکردهای نوین در یادگیری تقویتی چندعامله برای حمل و نقل شهری هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس شهری با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. انواع عامل‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 3. مدل‌های همکاری بین عامل‌ها
  • 4. مدل‌های رقابتی بین عامل‌ها
  • 5. مدل‌های ترکیبی همکاری و رقابت
  • 6. معرفی حمل و نقل شهری هوشمند
  • 7. چالش‌های حمل و نقل شهری هوشمند
  • 8. نقش هوش مصنوعی در حمل و نقل شهری
  • 9. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی ترافیک
  • 10. مدل‌سازی تقاطع‌های هوشمند با یادگیری تقویتی
  • 11. مدیریت جریان ترافیک با یادگیری تقویتی
  • 12. بهینه‌سازی سیگنال‌های راهنمایی و رانندگی
  • 13. سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی و یادگیری تقویتی
  • 14. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه اشتراکی
  • 15. بهینه‌سازی مسیردهی در حمل و نقل عمومی
  • 16. پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل
  • 17. سیستم‌های حمل و نقل خودران
  • 18. یادگیری تقویتی در کنترل وسایل نقلیه خودران
  • 19. تعامل وسایل نقلیه خودران با محیط
  • 20. ایمنی در سیستم‌های حمل و نقل خودران
  • 21. مدل‌سازی رفتار رانندگان انسانی
  • 22. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی رفتار رانندگان
  • 23. بهبود ایمنی در جاده‌ها با یادگیری تقویتی
  • 24. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند و انرژی
  • 25. بهینه‌سازی مصرف انرژی در حمل و نقل
  • 26. مدیریت شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 27. یادگیری تقویتی در شبکه‌های حمل و نقل
  • 28. مدل‌سازی شبکه‌های پیچیده حمل و نقل
  • 29. تحلیل پایداری در شبکه‌های حمل و نقل
  • 30. یادگیری تقویتی برای بهبود تجربه کاربری
  • 31. شخصی‌سازی خدمات حمل و نقل
  • 32. سیستم‌های حمل و نقل و داده‌های بزرگ
  • 33. پردازش و تحلیل داده‌های حمل و نقل
  • 34. یادگیری عمیق در حمل و نقل شهری
  • 35. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در حمل و نقل
  • 36. شبکه‌های عصبی بازگشتی در حمل و نقل
  • 37. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 38. کاربرد DRL در بهینه‌سازی ترافیک
  • 39. کاربرد DRL در مدیریت ناوگان
  • 40. کاربرد DRL در سیستم‌های خودران
  • 41. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 42. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 43. الگوریتم Actor-Critic
  • 44. الگوریتم Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 45. الگوریتم Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 46. یادگیری تقویتی با پاداش توزیع‌شده
  • 47. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 48. یادگیری تقویتی با مدل‌های عامل-محیط
  • 49. مدل‌سازی محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 50. شبیه‌سازهای حمل و نقل شهری
  • 51. SUMO برای شبیه‌سازی ترافیک
  • 52. CARLA برای وسایل نقلیه خودران
  • 53. ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 54. معیارهای ارزیابی در حمل و نقل هوشمند
  • 55. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 56. مطالعات موردی در حمل و نقل شهری هوشمند
  • 57. بهینه‌سازی حمل و نقل در شهرهای پرجمعیت
  • 58. مدیریت ترافیک در رویدادهای خاص
  • 59. کاربرد یادگیری تقویتی در حمل و نقل اضطراری
  • 60. سیستم‌های حمل و نقل پاسخگو
  • 61. طراحی سیستم‌های حمل و نقل پایدار
  • 62. ملاحظات اخلاقی در حمل و نقل هوشمند
  • 63. حریم خصوصی داده‌ها در حمل و نقل
  • 64. امنیت سایبری در سیستم‌های حمل و نقل
  • 65. مدل‌سازی عدم قطعیت در حمل و نقل
  • 66. یادگیری تقویتی با ورودی‌های نامشخص
  • 67. مدیریت ریسک در حمل و نقل هوشمند
  • 68. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پارکینگ
  • 69. سیستم‌های مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 70. بهینه‌سازی حمل و نقل بار
  • 71. مدیریت لجستیک شهری
  • 72. یادگیری تقویتی در حمل و نقل پایدار
  • 73. کاهش آلودگی هوا با حمل و نقل هوشمند
  • 74. بهبود دسترسی‌پذیری حمل و نقل
  • 75. طراحی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی سفارشی
  • 76. تطبیق‌پذیری عامل‌ها در محیط‌های پویا
  • 77. یادگیری تقویتی در زمان واقعی
  • 78. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی
  • 79. مهاجرت از شبیه‌سازی به دنیای واقعی
  • 80. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 81. یادگیری تقویتی فدرال
  • 82. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی شبکه انرژی و حمل و نقل
  • 83. ادغام سیستم‌های حمل و نقل و انرژی
  • 84. مدل‌سازی تعاملات پیچیده
  • 85. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی حوادث ترافیکی
  • 86. پیشگیری از تصادفات با هوش مصنوعی
  • 87. سیستم‌های هشدار دهنده ترافیکی
  • 88. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مسیرهای اضطراری
  • 89. مدیریت بحران با حمل و نقل هوشمند
  • 90. یادگیری تقویتی در طراحی شهرهای آینده
  • 91. شهر هوشمند و حمل و نقل پایدار
  • 92. آینده حمل و نقل شهری
  • 93. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
  • 94. تحقیقات آتی در یادگیری تقویتی حمل و نقل
  • 95. اصول اولیه یادگیری تقویتی
  • 96. مدل‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 97. محدودیت‌های مدل‌های کلاسیک
  • 98. مفاهیم پیشرفته یادگیری تقویتی
  • 99. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پیچیده
  • 100. یادگیری تقویتی از مشاهدات غیر کامل

📚 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.