دوره تکنیک‌های پیشرفته MARL برای حل مسائل پیچیده شهری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

1,990,000 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 497,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پیشرفته MARL برای حل مسائل پیچیده شهری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های هوشمند شهری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در شهرهای هوشمند
  • 2. چالش‌های MARL در سیستم‌های شهری پیچیده
  • 3. بررسی کاربردهای MARL در مدیریت ترافیک شهری
  • 4. بهینه‌سازی چراغ‌های راهنمایی با MARL
  • 5. مدیریت هوشمند پارکینگ با استفاده از MARL
  • 6. تخصیص منابع انرژی در شبکه‌های هوشمند شهری با MARL
  • 7. کنترل و بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل عمومی با MARL
  • 8. مدیریت پسماند شهری با استفاده از MARL
  • 9. پیش‌بینی و مدیریت ازدحام ترافیک با MARL
  • 10. بهینه‌سازی مصرف انرژی ساختمان‌ها با MARL
  • 11. تامین امنیت شهری با استفاده از MARL و پهپادها
  • 12. مدیریت کیفیت هوا با استفاده از MARL
  • 13. تخصیص بهینه ناوگان وسایل نقلیه اشتراکی با MARL
  • 14. مدل‌سازی رفتارهای پیچیده در محیط‌های شهری برای MARL
  • 15. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در MARL برای کاربردهای شهری
  • 16. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در MARL برای کاربردهای شهری
  • 17. الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL برای کاربردهای شهری
  • 18. استفاده از یادگیری عمیق تقویتی چندعامله (Deep MARL)
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL برای داده‌های سری زمانی شهری
  • 20. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) در MARL برای پردازش داده‌های تصویری شهری
  • 21. استفاده از حافظه بلندمدت (LSTM) در MARL برای پیش‌بینی‌های شهری
  • 22. تکنیک‌های Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE) در MARL
  • 23. تکنیک‌های Value Decomposition در MARL
  • 24. تکنیک‌های Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 25. تکنیک‌های Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 26. تکنیک‌های QMIX در MARL
  • 27. تکنیک‌های VDN در MARL
  • 28. استراتژی‌های همکاری و رقابت در MARL
  • 29. طراحی پاداش در MARL برای سیستم‌های شهری
  • 30. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL برای کاربردهای شهری
  • 31. حلقه بازخورد انسانی (Human-in-the-Loop Reinforcement Learning) در MARL
  • 32. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning) در MARL برای الگوبرداری از رفتارهای انسانی
  • 33. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL برای داده‌های بزرگ شهری
  • 34. روش‌های مقابله با عدم قطعیت در محیط‌های شهری در MARL
  • 35. ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های MARL در سناریوهای شهری
  • 36. شبیه‌سازی محیط‌های شهری برای آموزش الگوریتم‌های MARL
  • 37. پیاده‌سازی MARL با استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch
  • 38. استفاده از OpenAI Gym برای توسعه MARL در محیط‌های شهری
  • 39. مسائل اخلاقی و چالش‌های مربوط به حریم خصوصی در MARL شهری
  • 40. بهینه‌سازی چندهدفه در MARL برای سیستم‌های شهری
  • 41. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning) در MARL
  • 42. تکنیک‌های نمونه‌برداری آفلاین (Offline Reinforcement Learning) در MARL
  • 43. استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) در MARL برای درک بهتر محیط شهری
  • 44. بهینه‌سازی توزیع منابع با MARL در شرایط اضطراری شهری
  • 45. مدیریت ازدحام در رویدادهای بزرگ شهری با MARL
  • 46. تکنیک‌های Federated MARL برای حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 47. بهینه‌سازی شبکه‌های حسگر شهری با MARL
  • 48. پیش‌بینی و پیشگیری از جرم و جنایت با MARL
  • 49. بهینه‌سازی سیستم‌های روشنایی شهری با MARL
✦ مجموعه ویژه یادگیری

یک دوره، چند مسیر برای یادگیری بهتر

کتاب‌های آموزشی، محتوای صوتی و تصویری و دسترسی به سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مجموعه‌ای برای مطالعه، تمرین و تثبیت آموخته‌ها.

📚 محتوای متنی 🎧 صوت و ویدیو 🧠 مرور هوشمند

محتویات بسته آموزشی

مجموعه‌ای از منابع برای شیوه‌های مختلف یادگیری
📚
کتاب نکته‌های خودمانی
نسخه PDF با زبان ساده، روان و کاربردی برای یادگیری راحت‌تر مفاهیم.
PDF · بیان ساده
📘
کتاب نکته‌های رسمی فارسی
نسخه PDF با نگارش استاندارد، بیان دقیق و رویکرد علمی.
PDF · نگارش رسمی
❓
کتاب پرسش و پاسخ تشریحی
نسخه PDF برای مرور مفاهیم و آشنایی با پاسخ‌های توضیحی.
PDF · یادگیری مفهومی
✅
کتاب پرسش‌های چهارگزینه‌ای
نسخه PDF برای تمرین، سنجش آموخته‌ها و آمادگی بیشتر.
PDF · تمرین و سنجش
🎧
پادکست‌های صوتی فارسی
محتوای صوتی برای یادگیری و مرور مطالب در زمان‌های مختلف.
محتوای صوتی
🎬
ویدیوهای آموزشی فارسی
محتوای ویدیویی برای تکمیل تجربه یادگیری و درک بهتر مطالب.
محتوای ویدیویی
💻
اکانت سامانه آنلاین فلش‌کارت
دسترسی به نرم‌افزار آنلاین فلش‌کارت ویژه این دوره برای تمرین و مرور مطالب.
دسترسی آنلاین
🎓
گواهی پایان دوره
امکان دریافت گواهی پس از تکمیل فعالیت‌های لازم در سامانه و طی مراحل تأیید.
پس از تکمیل شرایط
💾
بسته فیزیکی روی فلش مموری
این محصول به‌صورت فلش مموری حاوی فایل‌های آموزشی، محتوای صوتی و ویدیویی ارائه می‌شود.
تحویل فیزیکی
نکته: استفاده از سامانه آنلاین فلش‌کارت به اتصال اینترنت نیاز دارد؛ محتوای قابل استفاده آفلاین به نوع فایل‌های موجود در بسته بستگی دارد.
SMART LEARNING

🌐 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.

🧠
مرور زمان‌بندی‌شده
📈
پیگیری پیشرفت
🔄
تمرین و تکرار هدفمند
📚 حجم آموزشی دوره
هزاران
فلش‌کارت آموزشی، به‌صورت تقریبی
۶۰ ساعت
مدت‌زمان معادل برآوردشده آموزشی

مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.

🏅

گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین

گواهی فارسی و انگلیسی · لینک اختصاصی · QR Code

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.

⚖️ توضیح مهم درباره گواهی پایان دوره

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.

تجربه‌ای کامل‌تر برای مطالعه، تمرین و یادگیری
express24.ir
تگ‌ها: Deep RL MARL Multi-Agent RL Reinforcement Learning Smart Cities Urban Optimization انرژی بهینه‌سازی شهری ترافیک حمل و نقل شهر هوشمند محیط زیست هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.