سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: راهبردهای عملی برای خانه‌های هوشمند و انرژی پاک

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: راهبردهای عملی برای خانه‌های هوشمند و انرژی پاک

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 چندعامله: راهبردهای عملی برای خانه‌های هوشمند و انرژی پاک

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت توزیع انرژی از منابع تجدیدپذیر در مقیاس خانگی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها در یادگیری تقویتی
  • 4. فضای حالت و عمل
  • 5. تابع پاداش
  • 6. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 7. مفاهیم پایه‌ای شبکه‌های عصبی
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 10. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 11. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 12. یادگیری عمیق در عمل
  • 13. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده
  • 14. استخراج ویژگی‌های مرتبط
  • 15. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 16. معیارهای ارزیابی مدل‌ها
  • 17. مقدمه‌ای بر خانه‌های هوشمند
  • 18. اجزای اصلی خانه هوشمند
  • 19. شبکه‌های ارتباطی در خانه‌های هوشمند
  • 20. پروتکل‌های ارتباطی (Zigbee, Z-Wave, Wi-Fi)
  • 21. امنیت در خانه‌های هوشمند
  • 22. حریم خصوصی در خانه‌های هوشمند
  • 23. مقدمه‌ای بر انرژی پاک
  • 24. منابع انرژی تجدیدپذیر
  • 25. پنل‌های خورشیدی و سیستم‌های فتوولتائیک
  • 26. توربین‌های بادی
  • 27. مدیریت انرژی در مقیاس خانگی
  • 28. شبکه‌های هوشمند (Smart Grids)
  • 29. نقش خانه‌های هوشمند در مدیریت انرژی
  • 30. بهینه‌سازی مصرف انرژی در خانه هوشمند
  • 31. تنظیم هوشمند دما و روشنایی
  • 32. سیستم‌های مدیریت باتری در خانه هوشمند
  • 33. توزیع هوشمند انرژی
  • 34. پیش‌بینی تولید انرژی تجدیدپذیر
  • 35. مدل‌سازی سیستم‌های انرژی
  • 36. یادگیری تقویتی برای کنترل سیستم‌های انرژی
  • 37. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 38. یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی
  • 39. یادگیری تقویتی با عامل‌های همکار (Cooperative Multi-Agent RL)
  • 40. یادگیری تقویتی با عامل‌های رقابتی (Competitive Multi-Agent RL)
  • 41. یادگیری تقویتی با عامل‌های ترکیبی (Mixed Multi-Agent RL)
  • 42. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 43. Q-Learning تکاملی
  • 44. Deep Q-Networks (DQN) برای چندعامله
  • 45. Actor-Critic برای چندعامله
  • 46. Proximal Policy Optimization (PPO) برای چندعامله
  • 47. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 48. بازی‌های صفر و یک (Zero-Sum Games)
  • 49. بازی‌های غیرصفر و یک
  • 50. تئوری بازی‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 51. مدل‌سازی تعاملات عامل‌ها
  • 52. استراتژی‌های یادگیری برای عامل‌های همکار
  • 53. استراتژی‌های یادگیری برای عامل‌های رقابتی
  • 54. استراتژی‌های یادگیری برای عامل‌های ترکیبی
  • 55. یادگیری تقویتی برای کنترل بار (Load Control)
  • 56. بهینه‌سازی مصرف انرژی در زمان اوج مصرف
  • 57. مدیریت تقاضا (Demand Response)
  • 58. هماهنگی سیستم‌های ذخیره انرژی
  • 59. بهینه‌سازی عملکرد پنل‌های خورشیدی
  • 60. پیش‌بینی تولید انرژی خورشیدی با یادگیری تقویتی
  • 61. بهینه‌سازی شارژ و دشارژ باتری‌های خانگی
  • 62. مدیریت شارژ خودروهای برقی
  • 63. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی مصرف انرژی
  • 64. مدل‌سازی مصرف انرژی خانوار
  • 65. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی قیمت انرژی
  • 66. بهینه‌سازی معاملات انرژی در شبکه‌های هوشمند
  • 67. یادگیری تقویتی برای کنترل سیستم‌های گرمایش و سرمایش
  • 68. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های تهویه مطبوع
  • 69. یادگیری تقویتی برای مدیریت ایمنی در خانه‌های هوشمند
  • 70. پیش‌بینی و جلوگیری از نفوذ غیرمجاز
  • 71. تشخیص نقص فنی در سیستم‌های خانه هوشمند
  • 72. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی توزیع انرژی در سطح محلی
  • 73. مدیریت ریزشبکه‌ها (Microgrids)
  • 74. هماهنگی منابع انرژی توزیع‌شده
  • 75. یادگیری تقویتی برای کنترل ترافیک در شبکه‌های ارتباطی خانه هوشمند
  • 76. بهینه‌سازی پهنای باند
  • 77. مدیریت ازدحام
  • 78. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی عملکرد ربات‌های خانگی
  • 79. هماهنگی ربات‌ها با محیط هوشمند
  • 80. برنامه‌ریزی وظایف برای ربات‌های خانگی
  • 81. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های تشخیص حضور و فعالیت
  • 82. بهینه‌سازی مصرف انرژی بر اساس حضور افراد
  • 83. تنظیم خودکار سیستم‌ها بر اساس فعالیت
  • 84. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی راندمان انرژی در ساختمان‌ها
  • 85. مدل‌سازی حرارتی ساختمان
  • 86. کنترل سیستم‌های HVAC
  • 87. یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک در سیستم‌های انرژی
  • 88. شناسایی و کاهش ریسک‌های عملیاتی
  • 89. تأمین پایداری سیستم‌های انرژی
  • 90. پیاده‌سازی عملی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 91. چارچوب‌های نرم‌افزاری (Ray RLlib, OpenAI Baselines)
  • 92. شبیه‌سازهای خانه‌های هوشمند و شبکه‌های انرژی
  • 93. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 94. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 95. مسائل اخلاقی و اجتماعی در خانه‌های هوشمند و انرژی پاک
  • 96. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در سیستم‌های هوشمند
  • 97. حکمرانی داده‌ها و مالکیت اطلاعات
  • 98. استانداردهای فنی و قابلیت همکاری
  • 99. آینده یادگیری تقویتی در خانه‌های هوشمند و انرژی پاک
  • 100. تحقیقات پیشرفته و روندهای نوظهور

📚 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.