کتاب یادگیری تقویتی عمیق برای توسعه استراتژی‌های مدیریت ریسک در حمل و نقل ملی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی عمیق برای توسعه استراتژی‌های مدیریت ریسک در حمل و نقل 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. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری تقویتی
  • 2. اصول یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 3. تابع پاداش و طراحی آن
  • 4. عامل یادگیری تقویتی و محیط
  • 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. فضای حالت و فضای عمل
  • 7. الگوریتم‌های ارزش‌گذاری (Value Iteration)
  • 8. الگوریتم‌های سیاست‌گذاری (Policy Iteration)
  • 9. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 10. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 11. یادگیری SARSA
  • 12. تفاوت SARSA و Q-Learning
  • 13. عوامل مبتنی بر تابع ارزش
  • 14. عوامل مبتنی بر سیاست
  • 15. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 16. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 17. یادگیری عمیق Q (DQN)
  • 18. بهینه‌سازی DQN
  • 19. Double DQN
  • 20. Dueling DQN
  • 21. Prioritized Experience Replay
  • 22. Actor-Critic Methods
  • 23. Actor-Critic algorithms
  • 24. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 25. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 26. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 27. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 28. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 29. مفاهیم اساسی مدیریت ریسک
  • 30. انواع ریسک در حمل و نقل
  • 31. شناسایی ریسک در حمل و نقل ملی
  • 32. تحلیل کیفی ریسک
  • 33. تحلیل کمی ریسک
  • 34. مدل‌سازی ریسک با استفاده از احتمالات
  • 35. ماتریس ریسک و اولویت‌بندی
  • 36. استراتژی‌های کاهش ریسک
  • 37. استراتژی‌های انتقال ریسک (بیمه)
  • 38. استراتژی‌های اجتناب از ریسک
  • 39. استراتژی‌های پذیرش ریسک
  • 40. استراتژی‌های کنترل ریسک
  • 41. مدیریت ریسک عملیاتی در حمل و نقل
  • 42. مدیریت ریسک ایمنی در حمل و نقل
  • 43. مدیریت ریسک اقتصادی در حمل و نقل
  • 44. مدیریت ریسک زیست‌محیطی در حمل و نقل
  • 45. مدیریت ریسک فنی در حمل و نقل
  • 46. نقش هوش مصنوعی در مدیریت ریسک
  • 47. کاربرد یادگیری تقویتی در شناسایی ریسک
  • 48. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی ریسک
  • 49. کاربرد یادگیری تقویتی در ارزیابی ریسک
  • 50. کاربرد یادگیری تقویتی در تخصیص منابع کاهش ریسک
  • 51. طراحی عامل یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک
  • 52. تابع پاداش برای کاهش ریسک حمل و نقل
  • 53. فضای حالت برای مدل‌سازی ریسک حمل و نقل
  • 54. فضای عمل برای اجرای استراتژی‌های ریسک
  • 55. شبیه‌سازی محیط حمل و نقل برای آموزش عامل
  • 56. شبیه‌سازی رویدادهای پرریسک
  • 57. آموزش عامل DQN برای انتخاب بهترین استراتژی
  • 58. آموزش عامل Actor-Critic برای مدیریت ریسک
  • 59. بهینه‌سازی پارامترهای عامل یادگیری تقویتی
  • 60. ارزیابی عملکرد عامل در سناریوهای مختلف
  • 61. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 62. مدیریت ریسک در حمل و نقل جاده‌ای
  • 63. مدیریت ریسک در حمل و نقل ریلی
  • 64. مدیریت ریسک در حمل و نقل دریایی
  • 65. مدیریت ریسک در حمل و نقل هوایی
  • 66. مدیریت ریسک در زنجیره تأمین حمل و نقل
  • 67. مدیریت ریسک در حمل و نقل کالا
  • 68. مدیریت ریسک در حمل و نقل مسافر
  • 69. مدیریت ریسک در حمل و نقل بین‌المللی
  • 70. قوانین و مقررات ملی در مدیریت ریسک حمل و نقل
  • 71. استانداردهای ایمنی در حمل و نقل
  • 72. نقش نهادهای نظارتی در مدیریت ریسک
  • 73. همکاری با سازمان‌های مرتبط برای بهبود مدیریت ریسک
  • 74. مطالعات موردی موفق در مدیریت ریسک حمل و نقل
  • 75. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در حمل و نقل
  • 76. آینده یادگیری تقویتی در مدیریت ریسک حمل و نقل
  • 77. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مسیرهای ایمن
  • 78. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی ترافیک و کاهش ریسک
  • 79. یادگیری تقویتی برای مدیریت ناوگان و کاهش ریسک
  • 80. یادگیری تقویتی برای مدیریت حوادث ناگهانی
  • 81. یادگیری تقویتی برای تخصیص بهینه بیمه حمل و نقل
  • 82. یادگیری تقویتی برای شناسایی نقاط حادثه‌خیز
  • 83. یادگیری تقویتی برای ارزیابی تأثیر عوامل انسانی بر ریسک
  • 84. یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک در شرایط اضطراری
  • 85. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پروتکل‌های امنیتی
  • 86. یادگیری تقویتی برای ارزیابی ریسک‌های سایبری در حمل و نقل
  • 87. یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک‌های لجستیکی
  • 88. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف سوخت و کاهش ریسک‌های زیست‌محیطی
  • 89. یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک‌های مربوط به زیرساخت‌ها
  • 90. یادگیری تقویتی برای ارزیابی ریسک‌های اقتصادی و مالی در حمل و نقل
  • 91. یادگیری تقویتی برای توسعه استراتژی‌های تاب‌آوری حمل و نقل
  • 92. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در مواجهه با عدم قطعیت
  • 93. یادگیری تقویتی برای ارزیابی ریسک در چارچوب اقتصاد مقاومتی
  • 94. یادگیری تقویتی برای تدوین سیاست‌های حمایتی در مدیریت ریسک حمل و نقل
  • 95. یادگیری تقویتی برای ارزیابی ریسک‌های مرتبط با تحریم‌ها در حمل و نقل
  • 96. یادگیری تقویتی برای توسعه راهکارهای نوآورانه در مدیریت ریسک حمل و نقل
تگ‌ها: استراتژی‌های حمل و نقل بهینه‌سازی سیستم حمل و نقل حمل و نقل ملی مدیریت ریسک حمل و نقل مدیریت هوشمند حمل و نقل هوش مصنوعی در حمل و نقل یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری تقویتی عمیق یادگیری ماشین در حمل و نقل

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.