اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری تقویتی عمیق برای مدیریت ترافیک وسایل نقلیه خودران در مقیاس ملی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی عمیق برای مدیریت ترافیک وسایل نقلیه خودران در مقیاس ملی

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. مبانی یادگیری تقویتی
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 3. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
• 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 5. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 6. یادگیری تقویتی بدون عامل (Model-Free RL)
• 7. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
• 8. حساب دیفرانسیل و انتگرال برای یادگیری عمیق
• 9. بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
• 10. روش‌های گرادیان کاهشی تصادفی
• 11. یادگیری عمیق با نظارت (Supervised Deep Learning)
• 12. یادگیری عمیق بدون نظارت (Unsupervised Deep Learning)
• 13. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 14. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 15. مفاهیم اولیه مدیریت ترافیک
• 16. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
• 17. مفاهیم اولیه وسایل نقلیه خودران
• 18. معماری سیستم‌های خودران
• 19. حسگرها در وسایل نقلیه خودران
• 20. پردازش داده‌های حسگرها
• 21. تشخیص اشیاء و ردیابی
• 22. پیش‌بینی رفتار سایر وسایل نقلیه
• 23. برنامه‌ریزی مسیر در وسایل نقلیه خودران
• 24. تصمیم‌گیری در شرایط پیچیده ترافیکی
• 25. شبیه‌سازی محیط‌های ترافیکی
• 26. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های مدیریت ترافیک
• 27. مدل‌های ترافیک شهری
• 28. قوانین و مقررات راهنمایی و رانندگی در ایران
• 29. مدیریت ترافیک در تقاطع‌ها
• 30. بهینه‌سازی چراغ‌های راهنمایی
• 31. سیستم‌های اولویت‌بندی ترافیک
• 32. تشخیص ازدحام ترافیکی
• 33. پیش‌بینی ازدحام ترافیکی
• 34. مدیریت تقاضای سفر
• 35. حمل و نقل عمومی و ادغام آن با خودروهای خودران
• 36. امنیت در سیستم‌های خودران
• 37. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های خودران
• 38. اخلاق در تصمیم‌گیری وسایل نقلیه خودران
• 39. چارچوب‌های قانونی وسایل نقلیه خودران
• 40. مبانی شبکه‌های عصبی عمیق برای تصمیم‌گیری
• 41. تابع پاداش در یادگیری تقویتی
• 42. تابع هزینه در یادگیری تقویتی
• 43. اکتشاف و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
• 44. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-Based RL)
• 45. یادگیری Q-Network عمیق (DQN)
• 46. بهبودهای DQN (Double DQN, Dueling DQN, Prioritized Experience Replay)
• 47. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-Based RL)
• 48. گرادیان سیاست (Policy Gradient)
• 49. REINFORCE
• 50. الگوریتم‌های Actor-Critic
• 51. A2C (Advantage Actor-Critic)
• 52. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
• 53. PPO (Proximal Policy Optimization)
• 54. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
• 55. مطالعه موردی: یادگیری تقویتی برای کنترل چراغ‌های راهنمایی
• 56. مطالعه موردی: یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سرعت خودروهای خودران
• 57. مطالعه موردی: یادگیری تقویتی برای مدیریت خطوط در بزرگراه‌ها
• 58. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 59. آموزش در محیط‌های توزیع‌شده
• 60. تکنیک‌های کاهش ابعاد در یادگیری تقویتی
• 61. یادگیری تقویتی با چند عامل (Multi-Agent RL)
• 62. هماهنگی بین عوامل خودران
• 63. حل تعارض در محیط‌های چندعاملی
• 64. بازی‌سازی (Gamification) در مدیریت ترافیک
• 65. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در مدیریت ترافیک
• 66. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای داده‌های ترافیکی
• 67. امنیت و مقاوم‌سازی در برابر حملات در یادگیری تقویتی
• 68. روش‌های ارزیابی ریسک در سیستم‌های خودران
• 69. تأیید و اعتبار سنجی مدل‌های یادگیری تقویتی
• 70. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی ترافیک
• 71. یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک اضطراری
• 72. مدیریت ترافیک در رویدادهای خاص
• 73. تأثیر تغییرات آب و هوایی بر مدیریت ترافیک
• 74. مدل‌سازی رفتار رانندگان انسانی در کنار خودروهای خودران
• 75. یادگیری تقویتی برای ادغام بهینه خودروهای خودران با حمل و نقل عمومی
• 76. اقتصاد رفتار در مدیریت ترافیک
• 77. طراحی تابع پاداش برای اهداف چندگانه
• 78. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 79. استفاده از داده‌های واقعی ترافیکی برای آموزش
• 80. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های ترافیکی
• 81. مدل‌سازی تأخیر در ارتباطات خودرو به خودرو (V2V)
• 82. مدل‌سازی تأخیر در ارتباطات خودرو به زیرساخت (V2I)
• 83. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در پلتفرم‌های شبیه‌سازی
• 84. پلتفرم‌های شبیه‌سازی ترافیک (مانند SUMO)
• 85. ارزیابی اقتصادی طرح‌های مدیریت ترافیک با خودروهای خودران
• 86. مدیریت ترافیک در مناطق شهری پرتراکم
• 87. مدیریت ترافیک در مناطق روستایی
• 88. تأثیر خودروهای خودران بر مصرف سوخت و آلودگی هوا
• 89. طراحی رابط کاربری برای تعامل با سیستم‌های مدیریت ترافیک خودران
• 90. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های حمل و نقل در ایران
• 91. اصول اخلاقی در توسعه فناوری‌های خودران
• 92. مدیریت ترافیک در شرایط بحران (زلزله، سیل)
• 93. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) در مدیریت ترافیک
• 94. یادگیری تقویتی برای مسیریابی پویا
• 95. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های مدیریت ترافیک
• 96. نظارت و کنترل خودکار ترافیک
• 97. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی
• 98. پیش‌بینی نیازهای آینده زیرساخت‌های ترافیکی
• 99. ملاحظات فرهنگی در پذیرش خودروهای خودران