سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استقرار یادگیری تقویتی چندعامله در زیرساخت‌های حمل و نقل ملی هوشمند

کتاب استقرار یادگیری تقویتی چندعامله در زیرساخت‌های حمل و نقل ملی 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 استقرار یادگیری تقویتی چندعامله در زیرساخت‌های حمل و نقل ملی هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. مدل‌سازی محیط حمل و نقل هوشمند
  • 5. عوامل تصمیم‌گیرنده در حمل و نقل
  • 6. اهداف عوامل در سیستم حمل و نقل
  • 7. تابع پاداش در سیستم حمل و نقل
  • 8. یادگیری تقویتی بدون نظارت در حمل و نقل
  • 9. یادگیری تقویتی با نظارت در حمل و نقل
  • 10. یادگیری تقویتی نیمه‌نظارتی در حمل و نقل
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 12. Q-Learning برای عوامل حمل و نقل
  • 13. SARSA برای عوامل حمل و نقل
  • 14. Deep Q-Networks (DQN) در حمل و نقل
  • 15. Actor-Critic Methods در حمل و نقل
  • 16. Policy Gradients در حمل و نقل
  • 17. یادگیری تقویتی مستقل
  • 18. یادگیری تقویتی هماهنگ
  • 19. یادگیری تقویتی رقابتی
  • 20. مدل‌سازی ارتباطات بین عوامل
  • 21. تئوری بازی‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 22. مفاهیم تعادل نش در حمل و نقل
  • 23. دینامیک بازی‌ها در سیستم حمل و نقل
  • 24. یادگیری مبتنی بر مدل در حمل و نقل
  • 25. یادگیری بدون مدل در حمل و نقل
  • 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای ورودی‌های تصویری حمل و نقل
  • 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های سری زمانی حمل و نقل
  • 28. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای مدل‌سازی روابط در حمل و نقل
  • 29. یادگیری تقویتی عمیق (DRL) در حمل و نقل
  • 30. کاربرد DRL در بهینه‌سازی ترافیک
  • 31. کاربرد DRL در مدیریت پارکینگ
  • 32. کاربرد DRL در مسیریابی وسایل نقلیه
  • 33. کاربرد DRL در کنترل سیگنال‌های راهنمایی و رانندگی
  • 34. کاربرد DRL در پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل
  • 35. کاربرد DRL در مدیریت ناوگان حمل و نقل عمومی
  • 36. کاربرد DRL در ارتقاء ایمنی حمل و نقل
  • 37. کاربرد DRL در مدیریت انرژی در حمل و نقل
  • 38. کاربرد DRL در بهینه‌سازی لجستیک
  • 39. کاربرد DRL در حمل و نقل اشتراکی
  • 40. یادگیری تقویتی برای وسایل نقلیه خودران
  • 41. شبیه‌سازی محیط‌های حمل و نقل پیچیده
  • 42. توسعه محیط‌های شبیه‌سازی حمل و نقل
  • 43. استانداردهای داده در حمل و نقل هوشمند
  • 44. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های حمل و نقل
  • 45. مدل‌سازی عدم قطعیت در حمل و نقل
  • 46. مدل‌سازی خطای سنسور در حمل و نقل
  • 47. یادگیری تقویتی مقاوم در برابر خطا
  • 48. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 49. معیارهای ارزیابی در سیستم حمل و نقل
  • 50. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 51. امنیت در سیستم‌های یادگیری تقویتی حمل و نقل
  • 52. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در حمل و نقل
  • 53. اخلاقیات در کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 54. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی در حمل و نقل هوشمند
  • 55. مقایسه با رویکردهای سنتی در حمل و نقل
  • 56. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 57. قابلیت مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 58. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
  • 59. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 60. یادگیری تقویتی فدرال در حمل و نقل
  • 61. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 62. یادگیری تقویتی مداوم
  • 63. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل پایدار
  • 64. تأثیرات زیست‌محیطی حمل و نقل هوشمند
  • 65. مدیریت تقاطع‌های هوشمند
  • 66. سیستم‌های مدیریت تردد خودروها
  • 67. بهینه‌سازی زمان‌بندی حمل و نقل عمومی
  • 68. پیش‌بینی رفتار رانندگان
  • 69. سیستم‌های هشداردهنده هوشمند
  • 70. مدیریت حوادث ترافیکی
  • 71. یادگیری تقویتی برای عابرین پیاده هوشمند
  • 72. یادگیری تقویتی برای دوچرخه‌سواران هوشمند
  • 73. یکپارچه‌سازی با زیرساخت‌های شهری
  • 74. نقش داده‌های شهری در یادگیری تقویتی حمل و نقل
  • 75. مدل‌سازی پویای سیستم حمل و نقل
  • 76. تحلیل سناریوهای آینده حمل و نقل
  • 77. برنامه‌ریزی بلندمدت حمل و نقل با یادگیری تقویتی
  • 78. بهبود تجربه کاربری در حمل و نقل
  • 79. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل اضطراری
  • 80. مدیریت صف در سیستم‌های حمل و نقل
  • 81. تخصیص منابع پویا در حمل و نقل
  • 82. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل بار
  • 83. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با یادگیری تقویتی
  • 84. فناوری‌های نوین در حمل و نقل هوشمند
  • 85. رابط‌های کاربری برای سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 86. آموزش و توسعه متخصصان حمل و نقل هوشمند
  • 87. مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی
  • 88. چشم‌انداز آینده یادگیری تقویتی در حمل و نقل
  • 89. پژوهش‌های آتی در حوزه یادگیری تقویتی 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.