سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد شبکه‌های عصبی عمیق در MARL برای ترافیک

کتاب کاربرد شبکه‌های عصبی عمیق در MARL برای ترافیک

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 کاربرد شبکه‌های عصبی عمیق در MARL برای ترافیک

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مدیریت ترافیک (Traffic Management)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 2. مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی عمیق
  • 3. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی عمیق
  • 4. تابع هزینه و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 5. روش‌های گرادیان کاهشی و مشتقات آن
  • 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 7. کاربرد CNN در پردازش تصاویر
  • 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 9. کاربرد RNN در پردازش توالی‌ها
  • 10. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 11. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 12. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (RL)
  • 13. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 14. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 15. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 16. الگوریتم Q-Learning
  • 17. الگوریتم Deep Q-Networks (DQN)
  • 18. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 19. الگوریتم Policy Gradients
  • 20. الگوریتم Actor-Critic
  • 21. یادگیری تقویتی چند عامله (MARL): مفاهیم و چالش‌ها
  • 22. تفاوت MARL با RL تک عامله
  • 23. انواع محیط‌های MARL: همکاری، رقابت، مختلط
  • 24. مسائل هم‌زمان‌سازی و هماهنگی در MARL
  • 25. چالش‌های عدم قطعیت و غیر ایستا بودن محیط در MARL
  • 26. روش‌های حل مسائل MARL: مبتنی بر ارزش و سیاست
  • 27. الگوریتم‌های DQN برای MARL (MADQN)
  • 28. الگوریتم‌های Actor-Critic برای MARL (MAAC)
  • 29. روش‌های مبتنی بر تمرکز (Centric Methods) در MARL
  • 30. روش‌های مبتنی بر عامل (Agent-centric Methods) در MARL
  • 31. روش‌های مبتنی بر محیط (Environment-centric Methods) در MARL
  • 32. کاربرد MARL در کنترل ترافیک
  • 33. مدل‌سازی محیط ترافیک برای MARL
  • 34. شبکه‌های عصبی در مدل‌سازی جریان ترافیک
  • 35. پیش‌بینی ترافیک با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 36. بهینه‌سازی چراغ‌های راهنمایی با MARL
  • 37. یادگیری سیاست‌های هماهنگ برای تقاطع‌ها
  • 38. مدیریت ترافیک در شبکه‌های بزرگ شهری
  • 39. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مسیر
  • 40. سیستم‌های هدایت خودرو مبتنی بر MARL
  • 41. کاهش ازدحام ترافیک با MARL
  • 42. مدل‌سازی رفتار رانندگان با MARL
  • 43. بهبود ایمنی در سیستم‌های حمل و نقل با MARL
  • 44. شبیه‌سازی محیط ترافیک برای آموزش MARL
  • 45. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در ترافیک
  • 46. معیارهای ارزیابی: زمان سفر، مصرف سوخت، آلودگی
  • 47. تحلیل حساسیت پارامترها در مدل‌های MARL ترافیک
  • 48. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL برای کنترل ترافیک
  • 49. روش‌های یادگیری تقویتی عمیق تشویقی (DDPG) در MARL
  • 50. روش‌های یادگیری تقویتی عمیق مبتنی بر سیاست ترجیحی (PPO)
  • 51. روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در MARL ترافیک
  • 52. کاربرد GNN در مدل‌سازی روابط فضایی ترافیک
  • 53. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 54. بهینه‌سازی تقاطع‌های هوشمند با MARL
  • 55. مدیریت جریان ترافیک در ساعات اوج مصرف
  • 56. یادگیری سیاست‌های پویا برای پاسخ به تغییرات ترافیک
  • 57. کاربرد MARL در مدیریت ناوگان حمل و نقل
  • 58. بهینه‌سازی زمان‌بندی و مسیریابی وسایل نقلیه
  • 59. کاهش هزینه‌های عملیاتی در ناوگان حمل و نقل
  • 60. مدل‌سازی تعامل بین وسایل نقلیه با MARL
  • 61. یادگیری تقویتی برای وسایل نقلیه خودران در ترافیک
  • 62. هماهنگی بین خودروهای خودران در تقاطع‌ها
  • 63. تصمیم‌گیری مشترک در سناریوهای پیچیده ترافیک
  • 64. کاربرد MARL در پیش‌بینی و مدیریت تصادفات
  • 65. یادگیری الگوهای منجر به تصادف
  • 66. پیشگیری فعال از وقوع تصادفات
  • 67. بهینه‌سازی واکنش به حوادث ترافیکی
  • 68. ملاحظات اخلاقی و امنیتی در MARL برای ترافیک
  • 69. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های هوشمند ترافیک
  • 70. امنیت سایبری در شبکه‌های حمل و نقل هوشمند
  • 71. قابلیت اطمینان و پایداری سیستم‌های MARL
  • 72. تکنیک‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده برای MARL
  • 73. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning) در MARL
  • 74. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زیرساخت‌های حمل و نقل
  • 75. طراحی هوشمندانه تقاطع‌ها و بزرگراه‌ها
  • 76. مدیریت منابع در سیستم‌های حمل و نقل
  • 77. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در ترافیک
  • 78. کاهش انتشار آلاینده‌ها با سیاست‌های MARL
  • 79. بهبود کیفیت هوا در مناطق شهری
  • 80. مدل‌سازی پویای اثرات زیست‌محیطی ترافیک
  • 81. روش‌های پیشرفته در MARL: یادگیری اتحاد (Union Learning)
  • 82. یادگیری تقویتی برای سناریوهای ترافیک پیچیده
  • 83. مدل‌سازی فیدبک‌های بین عاملی در MARL
  • 84. کاربرد MARL در شبیه‌سازی‌های واقع‌گرایانه ترافیک
  • 85. تست و اعتبارسنجی الگوریتم‌ها در سناریوهای مختلف
  • 86. آینده پژوهی در کاربرد MARL در حمل و نقل
  • 87. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در مقیاس بزرگ
  • 88. فرصت‌های تحقیقاتی جدید در MARL ترافیک

📚 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.