سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب حل چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL برای سیستم‌های حمل و نقل هوشمند قاره‌ای

کتاب حل چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL برای سیستم‌های حمل و نقل هوشمند قاره‌ای

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 حل چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL برای سیستم‌های حمل و نقل هوشمند قاره‌ای

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس قاره‌ای با استفاده از داده‌های حسگرهای توزیع شده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی چند عامله (MARL)
  • 2. مقدمه‌ای بر سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 3. مفاهیم مقیاس‌پذیری در سیستم‌های پیچیده
  • 4. مدل‌سازی محیط‌های حمل و نقل قاره‌ای
  • 5. اصول یادگیری تقویتی تک عامله (SARA)
  • 6. روش‌های یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 7. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 8. چالش‌های همکاری در MARL
  • 9. چالش‌های رقابت در MARL
  • 10. چالش‌های تجزیه و تحلیل بازی در MARL
  • 11. مدل‌های قیمت‌گذاری پویا در حمل و نقل
  • 12. مدل‌های تخصیص منابع در حمل و نقل
  • 13. مدل‌های مسیریابی در حمل و نقل
  • 14. مدل‌های کنترل ترافیک در حمل و نقل
  • 15. مدل‌های بهینه‌سازی چراغ‌های راهنمایی
  • 16. مدل‌های پیش‌بینی تقاضا در حمل و نقل
  • 17. مدل‌های مدیریت ناوگان در حمل و نقل
  • 18. مدل‌های مدیریت پارکینگ در حمل و نقل
  • 19. مدل‌های مدیریت حوادث در حمل و نقل
  • 20. مدل‌های بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 21. مدل‌های کاهش آلودگی هوا
  • 22. مدل‌های افزایش ایمنی در حمل و نقل
  • 23. مدل‌های خدمات حمل و نقل اشتراکی
  • 24. مدل‌های حمل و نقل خودران
  • 25. مدل‌های حمل و نقل عمومی هوشمند
  • 26. مدل‌های لجستیک هوشمند
  • 27. مدل‌های زنجیره تأمین هوشمند
  • 28. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 31. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر
  • 32. یادگیری عمیق برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 33. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 34. یادگیری عمیق برای بینایی ماشین
  • 35. معماری‌های یادگیری عمیق در MARL
  • 36. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized MARL)
  • 37. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل توزیع‌شده (Decentralized MARL)
  • 38. یادگیری تقویتی ترکیبی (Hybrid MARL)
  • 39. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 40. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 41. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر بازی
  • 42. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 43. یادگیری تقویتی بازی مجموع-صفر
  • 44. یادگیری تقویتی بازی مجموع-غیرصفر
  • 45. یادگیری تقویتی بازی‌های مکرر
  • 46. یادگیری تقویتی بازی‌های پویا
  • 47. یادگیری تقویتی بازی‌های شمول
  • 48. یادگیری تقویتی بازی‌های عدم شمول
  • 49. مدل‌های بازی‌های تکراری نامحدود
  • 50. مدل‌های بازی‌های تکراری محدود
  • 51. مدل‌های بازی‌های تکراری با افق نامحدود
  • 52. مدل‌های بازی‌های تکراری با افق محدود
  • 53. روش‌های پیش‌بینی مقیاس‌پذیری در MARL
  • 54. روش‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 55. روش‌های تجزیه ناپذیر در MARL
  • 56. روش‌های یادگیری مبتنی بر مشاهده در MARL
  • 57. روش‌های یادگیری مبتنی بر شبیه‌سازی در MARL
  • 58. روش‌های یادگیری مبتنی بر داده در MARL
  • 59. روش‌های یادگیری تقویتی ترجیحی (Preference-based RL)
  • 60. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر پاداش مصنوعی
  • 61. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر پاداش اجتماعی
  • 62. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر پاداش اخلاقی
  • 63. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر انگیزه درونی
  • 64. مدل‌های عامل‌های یادگیرنده تطبیقی
  • 65. مدل‌های عامل‌های خودآموز
  • 66. مدل‌های عامل‌های سازگار شونده
  • 67. مدل‌های عامل‌های مبتنی بر هنجار
  • 68. مدل‌های عامل‌های مبتنی بر قرارداد
  • 69. مدل‌های عامل‌های مبتنی بر توافق
  • 70. مدل‌های عامل‌های مبتنی بر اعتماد
  • 71. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 72. روش‌های ارزیابی عملکرد سیستم‌های MARL
  • 73. استانداردهای ارتباطی بین عامل‌ها
  • 74. پروتکل‌های تبادل اطلاعات بین عامل‌ها
  • 75. معماری‌های نرم‌افزاری برای MARL
  • 76. چارچوب‌های شبیه‌سازی برای MARL
  • 77. پیاده‌سازی MARL در سیستم‌های حمل و نقل
  • 78. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک هوشمند
  • 79. کاربرد MARL در بهینه‌سازی حمل و نقل عمومی
  • 80. کاربرد MARL در مدیریت لجستیک هوشمند
  • 81. کاربرد MARL در کنترل خودروهای خودران
  • 82. کاربرد MARL در مدیریت انرژی در حمل و نقل
  • 83. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زیرساخت‌های حمل و نقل
  • 84. کاربرد MARL در پیش‌بینی حوادث حمل و نقل
  • 85. کاربرد MARL در مدیریت ریسک در حمل و نقل
  • 86. کاربرد MARL در توسعه حمل و نقل پایدار
  • 87. چالش‌های اخلاقی در MARL برای حمل و نقل
  • 88. مسائل امنیتی در سیستم‌های MARL
  • 89. حریم خصوصی داده‌ها در MARL
  • 90. قابلیت اطمینان سیستم‌های MARL
  • 91. قابلیت تفسیر پذیری مدل‌های MARL
  • 92. آینده پژوهی در MARL برای حمل و نقل
  • 93. مطالعات موردی پیاده‌سازی MARL در حمل و نقل
  • 94. راهنمای عملی طراحی سیستم‌های MARL
  • 95. مباحث پیشرفته در MARL برای سیستم‌های پیچیده
  • 96. تحقیقات نوآورانه در MARL برای حمل و نقل

📚 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.