کتاب طراحی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های انرژی مغناطیسی 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 طراحی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های انرژی مغناطیسی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت توزیع انرژی از منابع مغناطیسی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی نظری یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مقدمه‌ای بر سیستم‌های انرژی مغناطیسی
  • 3. مدل‌سازی سیستم‌های انرژی مغناطیسی
  • 4. مفاهیم اولیه عامل هوشمند
  • 5. طراحی تابع پاداش برای عامل‌ها
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 7. تکنیک‌های اکتشاف و بهره‌برداری
  • 8. یادگیری سیاست گرادیان
  • 9. یادگیری ارزش Q
  • 10. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای یادگیری تقویتی
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای یادگیری تقویتی
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 14. مدل‌های همکاری عامل‌ها
  • 15. مدل‌های رقابتی عامل‌ها
  • 16. مدل‌های ترکیبی عامل‌ها
  • 17. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 18. ناپایداری آموزشی در سیستم‌های چندعامله
  • 19. پوشش فضای حالت و عمل مشترک
  • 20. عدم قطعیت محیطی
  • 21. مقیاس‌پذیری در سیستم‌های بزرگ
  • 22. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر ارزش
  • 23. تجزیه تابع ارزش
  • 24. یادگیری ارزش مشترک
  • 25. یادگیری ارزش تفکیک‌پذیر
  • 26. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر سیاست
  • 27. سیاست‌های توزیع‌شده
  • 28. سیاست‌های متمرکز
  • 29. یادگیری سیاست در فضای عمل پیوسته
  • 30. یادگیری سیاست در فضای حالت پیوسته
  • 31. الگوریتم‌های مبتنی بر مدل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 32. یادگیری مدل محیط
  • 33. استفاده از مدل برای برنامه‌ریزی
  • 34. یادگیری تقویتی چندعامله با بازی‌های صفر و یک
  • 35. یادگیری تقویتی چندعامله با بازی‌های مجموع ثابت
  • 36. یادگیری تقویتی چندعامله با بازی‌های غیرصفر و یک
  • 37. مفاهیم نظریه بازی‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 38. تعادل نش
  • 39. بهینه‌سازی تعادل نش
  • 40. یادگیری تطبیقی در محیط‌های چندعامله
  • 41. تکامل عامل‌ها
  • 42. یادگیری شبیه‌سازی شده
  • 43. یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل سیستم‌های انرژی
  • 44. بهینه‌سازی تولید انرژی در سیستم‌های مغناطیسی
  • 45. مدیریت بار در سیستم‌های انرژی مغناطیسی
  • 46. تخصیص منابع در شبکه‌های هوشمند انرژی
  • 47. پایداری سیستم‌های انرژی مغناطیسی
  • 48. پیش‌بینی تقاضا در سیستم‌های انرژی
  • 49. تشخیص خطا در سیستم‌های انرژی
  • 50. کنترل ریزشبکه‌ها
  • 51. بهینه‌سازی جریان توان در سیستم‌های انرژی
  • 52. طراحی کنترل‌کننده‌های تطبیقی
  • 53. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در ذخیره‌سازی انرژی
  • 54. مدیریت باتری‌های هوشمند
  • 55. بهینه‌سازی عملکرد سلول‌های سوختی
  • 56. کنترل توربین‌های بادی هیبریدی
  • 57. مدیریت سیستم‌های انرژی خورشیدی
  • 58. طراحی سیستم‌های مدیریت انرژی خانگی
  • 59. کاربرد در وسایل نقلیه الکتریکی خودران
  • 60. بهینه‌سازی مسیریابی وسایل نقلیه
  • 61. مدیریت شارژ وسایل نقلیه
  • 62. کنترل ترافیک در شبکه‌های هوشمند
  • 63. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها
  • 64. طراحی سیستم‌های تهویه هوشمند
  • 65. کنترل روشنایی هوشمند
  • 66. بهینه‌سازی سیستم‌های گرمایشی
  • 67. کاربرد در رباتیک خودمختار
  • 68. هماهنگی ربات‌ها در محیط‌های پویا
  • 69. ناوبری ربات‌ها در فضاهای ناشناخته
  • 70. انجام وظایف مشترک توسط ربات‌ها
  • 71. یادگیری از طریق تقلید در سیستم‌های چندعامله
  • 72. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های پراکنده
  • 73. تقویت یادگیری از طریق بازخورد انسانی
  • 74. مدل‌سازی رفتار عامل‌های غیرمنطقی
  • 75. یادگیری تقویتی چندعامله برای امنیت سایبری
  • 76. تشخیص نفوذ در شبکه‌های کامپیوتری
  • 77. تطبیق با حملات سایبری
  • 78. طراحی سیستم‌های دفاعی هوشمند
  • 79. یادگیری تقویتی چندعامله در حوزه مالی
  • 80. بهینه‌سازی سبد سهام
  • 81. پیش‌بینی قیمت اوراق بهادار
  • 82. مدیریت ریسک در بازارهای مالی
  • 83. معاملات الگوریتمی خودکار
  • 84. یادگیری تقویتی چندعامله در پردازش زبان طبیعی
  • 85. تولید متن خودکار
  • 86. ترجمه ماشینی پیشرفته
  • 87. خلاصه‌سازی متون طولانی
  • 88. پاسخگویی به سوالات پیچیده
  • 89. یادگیری تقویتی چندعامله در بینایی ماشین
  • 90. تشخیص اشیاء در تصاویر ویدئویی
  • 91. دنبال کردن اشیاء متحرک
  • 92. تفسیر صحنه‌های پیچیده
  • 93. تولید تصاویر واقع‌گرایانه
  • 94. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 95. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 96. یادگیری تقویتی فدرال
  • 97. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مصنوعی
  • 98. یادگیری تقویتی عمیق با مدل‌های گراف
  • 99. پیاده‌سازی الگوریتم‌ها با استفاده از چارچوب‌های استاندارد
  • 100. TensorFlow
تگ‌ها: بهینه‌سازی سیستم انرژی سیستم‌های انرژی مغناطیسی سیستم‌های انرژی هوشمند طراحی الگوریتم MARL کاربرد MARL کنترل سیستم‌های انرژی مدیریت توزیع انرژی هوش مصنوعی در انرژی یادگیری تقویتی پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.