سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی و کاربردهای کنترل پیش‌بین مدل با یادگیری تقویتی (TD-MPC)

کتاب مبانی و کاربردهای کنترل پیش‌بین مدل با یادگیری تقویتی (TD-MPC)

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 مبانی و کاربردهای کنترل پیش‌بین مدل با یادگیری تقویتی (TD-MPC)

موضوع کلی: مهندسی کنترل و سیستم‌های پیشرفته

موضوع میانی: کنترل پیش‌بین مدل (MPC)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی کنترل و سیستم‌های پیشرفته
  • 2. مبانی سیستم‌های دینامیک خطی
  • 3. تحلیل پایداری سیستم‌ها
  • 4. مقدمه‌ای بر کنترل بهینه
  • 5. معرفی نظریه کنترل پیش‌بین مدل (MPC)
  • 6. اصول اساسی MPC
  • 7. فرمول‌بندی مسئله بهینه‌سازی در MPC
  • 8. مدل‌سازی سیستم برای MPC
  • 9. پیش‌بینی رفتار سیستم
  • 10. توابع هزینه و جریمه در MPC
  • 11. روش‌های حل مسئله بهینه‌سازی در MPC
  • 12. پیاده‌سازی MPC در زمان واقعی
  • 13. محدودیت‌ها در MPC
  • 14. کنترل‌کننده‌های MPC خطی
  • 15. کنترل‌کننده‌های MPC غیرخطی
  • 16. MPC با مدل‌های خطی‌سازی شده
  • 17. MPC با مدل‌های آفین
  • 18. MPC با مدل‌های غیرخطی
  • 19. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (RL)
  • 20. مبانی یادگیری تقویتی
  • 21. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 22. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 23. یادگیری تقویتی ترکیبی
  • 24. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 25. الگوریتم‌های SARSA
  • 26. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 27. معرفی یادگیری تقویتی تفاضل زمانی (TD)
  • 28. مبانی یادگیری تقاضل زمانی
  • 29. یادگیری TD با مدل (Model-Based TD)
  • 30. یادگیری TD بدون مدل (Model-Free TD)
  • 31. الگوریتم TD(0)
  • 32. الگوریتم TD(λ)
  • 33. انتگرال‌گیری مونت کارلو در مقابل TD
  • 34. معرفی Temporal Difference Model Predictive Control (TD-MPC)
  • 35. ترکیب MPC و RL
  • 36. کاربرد TD در MPC
  • 37. یادگیری مدل در TD-MPC
  • 38. بهبود پیش‌بینی در TD-MPC
  • 39. تنظیم خودکار پارامترهای MPC با RL
  • 40. بهینه‌سازی تابع هزینه با RL
  • 41. مدیریت محدودیت‌ها در TD-MPC
  • 42. بررسی پایداری TD-MPC
  • 43. پیاده‌سازی TD-MPC در سیستم‌های پیچیده
  • 44. کاربردهای TD-MPC در رباتیک
  • 45. کاربردهای TD-MPC در سیستم‌های خودران
  • 46. کاربردهای TD-MPC در شبکه‌های انرژی
  • 47. کاربردهای TD-MPC در فرآیندهای صنعتی
  • 48. کاربردهای TD-MPC در سیستم‌های مالی
  • 49. معرفی مدل‌های پیش‌بین در TD-MPC
  • 50. مدل‌های دینامیک سیستم در TD-MPC
  • 51. مدل‌های پیش‌بینی خطا در TD-MPC
  • 52. مدل‌های پیش‌بینی حالت در TD-MPC
  • 53. مدل‌های پیش‌بینی ورودی بهینه در TD-MPC
  • 54. روش‌های یادگیری مدل مبتنی بر داده
  • 55. یادگیری مدل با شبکه‌های عصبی
  • 56. یادگیری مدل با درختان تصمیم
  • 57. یادگیری مدل با روش‌های آماری
  • 58. ارزیابی کیفیت مدل در TD-MPC
  • 59. معیارهای ارزیابی مدل
  • 60. اعتبارسنجی مدل
  • 61. اعتبارسنجی متقابل
  • 62. تحلیل حساسیت مدل
  • 63. تکنیک‌های بهبود عملکرد TD-MPC
  • 64. بهینه‌سازی معماری شبکه عصبی
  • 65. انتخاب تابع پاداش مناسب
  • 66. استراتژی‌های اکتشاف در RL
  • 67. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 68. کاربرد TD-MPC در سیستم‌های با عدم قطعیت
  • 69. مدیریت عدم قطعیت در مدل
  • 70. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی
  • 71. مدیریت عدم قطعیت در بهینه‌سازی
  • 72. روش‌های Robust TD-MPC
  • 73. روش‌های Stochastic TD-MPC
  • 74. بررسی مزایا و معایب TD-MPC
  • 75. مقایسه TD-MPC با روش‌های سنتی MPC
  • 76. مقایسه TD-MPC با روش‌های استاندارد RL
  • 77. کارایی محاسباتی TD-MPC
  • 78. قابلیت تعمیم TD-MPC
  • 79. محدودیت‌های TD-MPC
  • 80. چالش‌های پیاده‌سازی TD-MPC
  • 81. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
  • 82. مسائل اخلاقی و حقوقی در کاربرد TD-MPC
  • 83. قوانین و مقررات مرتبط با سیستم‌های هوشمند
  • 84. استانداردهای ایمنی و امنیت در TD-MPC
  • 85. اصول مهندسی نرم‌افزار برای TD-MPC
  • 86. مدیریت چرخه عمر سیستم‌های TD-MPC
  • 87. آینده پژوهی در TD-MPC
  • 88. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 89. پتانسیل‌های توسعه و نوآوری
  • 90. تأثیر TD-MPC بر صنایع مختلف
  • 91. نقش TD-MPC در هوشمندسازی
  • 92. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث

📚 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.