سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی عمیق چندعامله برای کنترل شبکه‌های برق

کتاب یادگیری تقویتی عمیق چندعامله برای کنترل شبکه‌های برق

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 عمیق چندعامله برای کنترل شبکه‌های برق

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت توزیع بار در شبکه‌های برق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. مفاهیم اولیه کنترل سیستم‌های قدرت
  • 5. معرفی شبکه‌های برق و دینامیک آن‌ها
  • 6. مدل‌سازی سیستم‌های قدرت
  • 7. مفاهیم بهینه‌سازی در مهندسی برق
  • 8. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 9. عوامل یادگیری تقویتی
  • 10. محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 11. تابع پاداش در یادگیری تقویتی
  • 12. سیاست در یادگیری تقویتی
  • 13. ارزش تابع در یادگیری تقویتی
  • 14. تفاوت یادگیری تقویتی با یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 15. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی
  • 16. یادگیری مبتنی بر ارزش (Value-based Learning)
  • 17. یادگیری مبتنی بر سیاست (Policy-based Learning)
  • 18. یادگیری ترکیبی (Actor-Critic Methods)
  • 19. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 20. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 21. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
  • 22. کاربرد شبکه‌های عصبی در سیستم‌های کنترل
  • 23. معرفی DRL برای کنترل شبکه‌های برق
  • 24. مدل‌سازی دینامیک شبکه برق با استفاده از DRL
  • 25. طراحی تابع پاداش برای کنترل شبکه برق
  • 26. تعریف حالت (State) در DRL برای شبکه برق
  • 27. تعریف عمل (Action) در DRL برای شبکه برق
  • 28. انتخاب الگوریتم DRL مناسب برای کنترل شبکه برق
  • 29. الگوریتم DQN (Deep Q-Network)
  • 30. الگوریتم DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 31. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 32. الگوریتم SAC (Soft Actor-Critic)
  • 33. پیاده‌سازی DRL با استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 34. TensorFlow و Keras در DRL
  • 35. PyTorch در DRL
  • 36. شبیه‌سازی محیط شبکه برق
  • 37. ابزارهای شبیه‌سازی شبکه‌های برق (MATLAB/Simulink, PowerFactory)
  • 38. آماده‌سازی داده‌های آموزشی برای DRL
  • 39. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 40. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
  • 41. آموزش مدل DRL
  • 42. تنظیم هایپرپارامترهای مدل DRL
  • 43. ارزیابی عملکرد مدل DRL
  • 44. معیارهای ارزیابی در کنترل شبکه برق
  • 45. پایداری شبکه
  • 46. بهره‌وری انرژی
  • 47. کاهش تلفات
  • 48. قابلیت اطمینان
  • 49. تکنیک‌های بهبود عملکرد DRL
  • 50. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent RL)
  • 51. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 52. معماری‌های چندعامله
  • 53. مدل‌سازی تعاملات بین عامل‌ها
  • 54. حل چالش‌های هماهنگی در سیستم‌های چندعامله
  • 55. کاربرد MARL در کنترل شبکه‌های برق
  • 56. کنترل توزیع شده در شبکه‌های برق با MARL
  • 57. مدیریت منابع انرژی تجدیدپذیر با MARL
  • 58. پاسخگویی بار (Demand Response) با MARL
  • 59. حفاظت و پایداری شبکه با MARL
  • 60. امنیت سایبری شبکه‌های برق با MARL
  • 61. پیاده‌سازی MARL در شبکه‌های برق
  • 62. طراحی عامل‌های مستقل
  • 63. مدیریت ارتباطات بین عامل‌ها
  • 64. تکنیک‌های یادگیری در محیط‌های توزیع شده
  • 65. یادگیری با حداقل نیاز به ارتباطات
  • 66. یادگیری با ارتباطات محدود
  • 67. مطالعات موردی در کاربرد MARL
  • 68. کنترل ریزشبکه‌ها (Microgrids)
  • 69. مدیریت انرژی در ساختمان‌های هوشمند
  • 70. بهینه‌سازی جریان توان در شبکه‌های بزرگ
  • 71. مدیریت تلاطم در شبکه‌های با منابع تجدیدپذیر بالا
  • 72. چالش‌های عملیاتی پیاده‌سازی DRL در شبکه‌های برق
  • 73. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های DRL
  • 74. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های DRL
  • 75. مقاومت در برابر حملات سایبری
  • 76. قابلیت اطمینان و اطمینان‌پذیری (Reliability and Trustworthiness)
  • 77. تضمین ایمنی در سیستم‌های کنترل مبتنی بر DRL
  • 78. ملاحظات شرعی و قانونی در استفاده از فناوری‌های نوین
  • 79. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی در جمهوری اسلامی ایران
  • 80. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
  • 81. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
  • 82. حدود شرعی در حوزه فناوری اطلاعات
  • 83. تطبیق رویکردهای علمی با موازین شرعی
  • 84. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 85. مسئولیت‌پذیری در قبال نتایج سیستم‌های هوشمند
  • 86. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 87. استفاده از منابع انرژی پاک و پایدار
  • 88. اقتصاد مقاومتی و بهره‌وری در صنعت برق
  • 89. نقش فناوری در تحقق اهداف اقتصاد مقاومتی
  • 90. نوآوری و خودکفایی در صنعت برق
  • 91. پیامدهای اجتماعی و اقتصادی پذیرش فناوری‌های نوین
  • 92. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی
  • 93. گذار به شبکه‌های هوشمند و پایدار
  • 94. آینده پژوهی در حوزه کنترل شبکه‌های برق
  • 95. پیشرفت‌های آتی در DRL و MARL
  • 96. ادغام DRL با سایر فناوری‌ها (IoT, Blockchain)
  • 97. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال صنعت برق
  • 98. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده
  • 99. راهکارهای عملی برای پیاده‌سازی موفق DRL در شبکه‌های برق
  • 100. توسعه استانداردها و چارچوب‌های فنی

📚 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.