سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی الگوریتم‌های MARL برای سیستم‌های خانه هوشمند خودمختار

کتاب طراحی الگوریتم‌های MARL برای سیستم‌های خانه هوشمند خودمختار

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 طراحی الگوریتم‌های MARL برای سیستم‌های خانه هوشمند خودمختار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های هوشمند خانگی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چند عاملی یادگیرنده تقویتی (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 4. توابع ارزش و سیاست‌ها در RL
  • 5. یادگیری آفلاین و آنلاین در RL
  • 6. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 7. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 8. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چند عاملی (MAS)
  • 9. تفاوت‌های MAS با سیستم‌های تک عاملی
  • 10. چالش‌های سیستم‌های چند عاملی
  • 11. هماهنگی و همکاری در MAS
  • 12. رقابت و کشف تعادل در MAS
  • 13. مشاهده‌پذیری و اطلاعات در MAS
  • 14. ارتباطات در MAS
  • 15. مقدمه‌ای بر MARL
  • 16. تفاوت‌های MARL با RL و MAS
  • 17. محیط‌های MARL: مشترک، جداگانه، با ارتباطات
  • 18. رویکردهای هماهنگی در MARL
  • 19. رویکردهای مبتنی بر ارزش مشترک در MARL
  • 20. رویکردهای مبتنی بر ارزش جداگانه در MARL
  • 21. رویکردهای مبتنی بر عامل مرکزی در MARL
  • 22. رویکردهای مبتنی بر عامل توزیع شده در MARL
  • 23. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر ارزش: VDN
  • 24. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر ارزش: QMIX
  • 25. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر سیاست: MADDPG
  • 26. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر سیاست: COMA
  • 27. کاربرد MARL در خانه هوشمند
  • 28. مدل‌سازی سیستم خانه هوشمند به عنوان یک محیط MARL
  • 29. عوامل در سیستم خانه هوشمند: دستگاه‌ها، کاربران
  • 30. پاداش‌ها و اهداف در سیستم خانه هوشمند
  • 31. بهینه‌سازی مصرف انرژی با MARL
  • 32. مدیریت بار در خانه هوشمند با MARL
  • 33. بهبود آسایش ساکنین با MARL
  • 34. تشخیص و پیش‌بینی الگوهای رفتاری کاربران
  • 35. شخصی‌سازی خدمات خانه هوشمند
  • 36. کنترل نورپردازی هوشمند با MARL
  • 37. کنترل سیستم‌های تهویه مطبوع با MARL
  • 38. مدیریت لوازم خانگی هوشمند با MARL
  • 39. تشخیص ناهنجاری و امنیت در خانه هوشمند
  • 40. سیستم‌های هشدار نفوذ با MARL
  • 41. مدیریت منابع در خانه هوشمند
  • 42. یادگیری از تعاملات کاربر و دستگاه
  • 43. تعاملات انسان و عامل در خانه هوشمند
  • 44. یادگیری تقویتی عمیق (DRL) در MARL
  • 45. شبکه‌های عصبی عمیق برای تقریب تابع ارزش
  • 46. شبکه‌های عصبی عمیق برای تقریب سیاست
  • 47. DRL برای MARL در خانه هوشمند
  • 48. معماری‌های DRL برای MARL
  • 49. استفاده از CNN در MARL برای داده‌های بصری
  • 50. استفاده از RNN/LSTM در MARL برای داده‌های سری زمانی
  • 51. قابلیت تفسیرپذیری در MARL برای خانه هوشمند
  • 52. روش‌های ارزیابی الگوریتم‌های MARL
  • 53. سنجه‌های عملکرد در MARL
  • 54. محیط‌های شبیه‌سازی برای MARL
  • 55. شبیه‌سازهای خانه هوشمند
  • 56. طراحی تابع پاداش برای سیستم‌های پیچیده
  • 57. کاهش ابعاد در MARL
  • 58. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 59. یادگیری با تقلید (Imitation Learning) در MARL
  • 60. یادگیری تقویتی ترجیحی (Preference-based RL)
  • 61. یادگیری فعال (Active Learning) در MARL
  • 62. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 63. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در MARL
  • 64. یادگیری تقویتی با محدودیت (Constrained RL)
  • 65. یادگیری تقویتی با اخلاقیات (Ethical RL)
  • 66. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع شده
  • 67. پیاده‌سازی MARL در سخت‌افزارهای محدود
  • 68. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MARL برای کارایی
  • 69. ملاحظات امنیتی در MARL برای خانه هوشمند
  • 70. حریم خصوصی کاربران در سیستم‌های MARL
  • 71. حفاظت از داده‌ها در سیستم‌های MARL
  • 72. طراحی سیستم‌های MARL مقاوم در برابر حملات
  • 73. ارزیابی ریسک در سیستم‌های MARL
  • 74. مطالعات موردی MARL در خانه هوشمند
  • 75. پیاده‌سازی موفق MARL در پروژه‌های واقعی
  • 76. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در مقیاس بزرگ
  • 77. آینده پژوهش در MARL برای خانه هوشمند
  • 78. رویکردهای نوظهور در MARL
  • 79. ارتباط MARL با سایر حوزه‌های هوش مصنوعی
  • 80. کاربرد MARL در اتوماسیون صنعتی
  • 81. کاربرد MARL در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 82. کاربرد MARL در رباتیک توزیع شده
  • 83. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک هوشمند
  • 84. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 85. اصول طراحی سیستم‌های خودمختار با MARL
  • 86. توسعه پایدار با استفاده از MARL
  • 87. تأثیر MARL بر زندگی روزمره
  • 88. مسائل اخلاقی و اجتماعی MARL
  • 89. مروری بر آخرین دستاوردهای تحقیقاتی MARL
  • 90. مقایسه الگوریتم‌های پیشرفته MARL
  • 91. انتخاب الگوریتم مناسب برای کاربردهای خاص خانه هوشمند
  • 92. تکنیک‌های تنظیم پارامتر در MARL
  • 93. بهبود پایداری یادگیری در MARL
  • 94. کارایی محاسباتی الگوریتم‌های MARL

📚 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.