اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند با یادگیری تقویتی

کتاب بهینه‌سازی سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند با یادگیری تقویتی

تگ‌ها: الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بهینه‌سازی الگوریتمی بهینه‌سازی ترافیک حمل‌ونقل هوشمند سیستم‌های حمل‌ونقل کنترل ترافیک هوش مصنوعی هوش مصنوعی در حمل‌ونقل یادگیری تقویتی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند با یادگیری تقویتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی در علوم کامپیوتر

موضوع میانی: یادگیری ماشین و یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند
  • 2. مبانی نظری هوش مصنوعی
  • 3. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت‌شده
  • 5. یادگیری نظارت‌نشده
  • 6. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 7. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 8. عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 9. حالت، عمل و پاداش
  • 10. سیاست و تابع ارزش
  • 11. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف
  • 12. حل مسائل MDP
  • 13. روش‌های مبتنی بر ارزش
  • 14. روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 15. یادگیری ترکیبی
  • 16. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی
  • 17. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 20. یادگیری عمیق تقویتی
  • 21. الگوریتم‌های DQN
  • 22. پیشرفت‌های DQN
  • 23. Double DQN
  • 24. Dueling DQN
  • 25. Prioritized Experience Replay
  • 26. Actor-Critic Methods
  • 27. DDPG
  • 28. TRPO
  • 29. یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 30. مفاهیم یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 31. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 32. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 33. هماهنگی در سیستم‌های چندعاملی
  • 34. رقابت در سیستم‌های چندعاملی
  • 35. کاربرد یادگیری تقویتی در حمل‌ونقل
  • 36. شبیه‌سازی ترافیک
  • 37. بهینه‌سازی جریان ترافیک
  • 38. مدیریت تقاطع‌ها
  • 39. سیستم‌های حمل‌ونقل مختلط
  • 40. خودروهای خودران
  • 41. تعامل خودروهای خودران و دستی
  • 42. بهینه‌سازی تصمیم‌گیری خودروها
  • 43. سیستم‌های هدایت و کنترل خودرو
  • 44. یادگیری تقویتی برای مسیریابی
  • 45. بهینه‌سازی مسیر در زمان واقعی
  • 46. پیش‌بینی مسیر
  • 47. یادگیری تقویتی برای مدیریت پارکینگ
  • 48. بهینه‌سازی تخصیص پارکینگ
  • 49. مدیریت تقاضا برای پارکینگ
  • 50. یادگیری تقویتی برای حمل‌ونقل عمومی
  • 51. بهینه‌سازی برنامه‌ریزی اتوبوس
  • 52. مدیریت ناوگان حمل‌ونقل عمومی
  • 53. یادگیری تقویتی برای ایمنی ترافیک
  • 54. پیش‌بینی تصادفات
  • 55. کاهش ریسک در ترافیک
  • 56. کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی
  • 57. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پیچیده
  • 58. یادگیری تقویتی با اهداف چندگانه
  • 59. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های انطباقی
  • 60. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 61. ارزیابی عملکرد در یادگیری تقویتی
  • 62. معیارهای ارزیابی ترافیک
  • 63. شبیه‌سازهای ترافیک پیشرفته
  • 64. استانداردهای داده در حمل‌ونقل هوشمند
  • 65. اخلاقیات در هوش مصنوعی حمل‌ونقل
  • 66. امنیت در سیستم‌های هوشمند حمل‌ونقل
  • 67. حریم خصوصی داده‌ها در حمل‌ونقل هوشمند
  • 68. آیندهٔ هوش مصنوعی در حمل‌ونقل
  • 69. چالش‌های پیاده‌سازی
  • 70. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 71. قابلیت اطمینان سیستم‌ها
  • 72. آموزش عامل‌های هوشمند
  • 73. تنظیم پارامترها در یادگیری تقویتی
  • 74. اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 75. تفسیرپذیری در یادگیری تقویتی
  • 76. ملاحظات اقتصادی در حمل‌ونقل هوشمند
  • 77. تأثیر بر اشتغال
  • 78. قوانین و مقررات حمل‌ونقل هوشمند
  • 79. همکاری بین‌المللی در حمل‌ونقل هوشمند
  • 80. پروژه‌های تحقیقاتی در حال انجام
  • 81. مطالعات موردی موفق
  • 82. درس‌های آموخته از پروژه‌ها
  • 83. پیش‌بینی روندهای آینده
  • 84. تکنولوژی‌های نوظهور در حمل‌ونقل
  • 85. یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های ترافیک
  • 86. استفاده از حسگرها در حمل‌ونقل هوشمند
  • 87. شبکه‌های ارتباطی برای خودروها
  • 88. مدل‌سازی رفتار رانندگان
  • 89. شبیه‌سازی سناریوهای پیچیده
  • 90. روش‌های بهینه‌سازی ترکیبی
  • 91. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی در حمل‌ونقل
  • 92. بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 93. مدیریت وسایل نقلیه الکتریکی
  • 94. پایداری در سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند
  • 95. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.