دوره آموزش جامع الگوریتم Q-Learning و یادگیری تقویتی عمیق در مسیریابی و هدایت خودروهای خودران همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش جامع الگوریتم Q-Learning و یادگیری تقویتی عمیق در مسیریابی و هدایت خودروهای خودران
موضوع کلی: هوش مصنوعی و رباتیک
موضوع میانی: یادگیری تقویت تعاملی و مسیریابی خودروهای خودمختار
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی و اصطلاحات عامل، محیط، وضعیت و پاداش
- 2. فرموله‌سازی مسئله مسیریابی خودروهای خودمختار به عنوان فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
- 3. طراحی فضای وضعیت (State Space) برای هدایت خودرو شامل سرعت، زاویه و فاصله با موانع
- 4. طراحی فضای عمل (Action Space) پیوسته و گسسته برای فرمان‌دهی، شتاب‌گیری و ترمز
- 5. طراحی تابع پاداش (Reward Function) بهینه برای حفظ ایمنی، سرعت و راحتی سرنشین
- 6. اصول ریاضی جدول Q و به‌روزرسانی ارزش‌های حالت-عمل (State-Action Values)
- 7. پیاده‌سازی الگوریتم Q-Learning پایه در محیط‌های ساده شبیه‌سازی خودرو
- 8. راهبردهای اکتشاف و بهره‌برداری (Exploration vs Exploitation) و استراتژی Epsilon-Greedy
- 9. ارزیابی نرخ یادگیری (Learning Rate) و ضریب تنزیل (Discount Factor) در همگرایی مدل
- 10. محدودیت‌های Q-Learning جدولی در فضاهای وضعیت بزرگ و پیوسته
- 11. ورود به Q-Learning عمیق (Deep Q-Networks - DQN) برای مسیریابی هوشمند
- 12. طراحی معماری شبکه عصبی برای تخمین ارزش Q در هدایت خودرو
- 13. استفاده از حافظه بازپخش تجربه (Experience Replay) برای تثبیت روند یادگیری
- 14. پیاده‌سازی شبکه هدف (Target Network) برای کاهش نوسانات الگوریتم DQN
- 15. روش‌های پردازش داده‌های سنسوری شامل لیدار (LiDAR) و دوربین در فضای وضعیت
- 16. تلفیق الگوریتم‌های Double DQN و Dueling DQN جهت بهبود دقت مسیریابی
- 17. مدلسازی تعقیب مسیر و تغییر خط (Lane Changing) خودکار با DQN
- 18. پیاده‌سازی سبقت هوشمند و حفظ فاصله ایمن (Adaptive Cruise Control) با Q-Learning
- 19. مدیریت تقاطع‌ها و اولویت عبور در شبیه‌سازی خودروهای خودران
- 20. طراحی مکانیزم‌های پاداش برای جلوگیری از تصادف و خروج از خطوط جاده
- 21. تنظیم هایپرپارامترهای شبکه عمیق برای بهینه‌سازی سرعت یادگیری
- 22. آموزش الگوریتم در محیط‌های شبیه‌ساز استاندارد مانند CARLA و Gymnasium
- 23. انتقال دانش یادگیری از محیط شبیه‌سازی به دنیای واقعی (Sim-to-Real Transfer)
- 24. ارزیابی عملکرد مدل، سناریوهای تست پیچیده و تحلیل پایداری مسیریابی خودرو
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائه‌شده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم می‌کند. این سامانه از الگوریتم زمان‌بندی مرور SM-2 استفاده می‌کند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم می‌کند.
به این ترتیب، کارت‌های دشوارتر می‌توانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسب‌تری داشته باشید.
مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیت‌های لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر می‌شود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً به‌عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.