اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای خانه‌های هوشمند پایدار

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای خانه‌های هوشمند پایدار

تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی انرژی پایداری خانه هوشمند پایدار خانه‌های هوشمند سیستم‌های هوشمند مدیریت انرژی هوش مصنوعی هوش مصنوعی خانگی یادگیری تقویتی چندعامله

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 یادگیری تقویتی چندعامله برای خانه‌های هوشمند پایدار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های هوشمند خانگی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. فضاهای حالت و عمل
  • 5. تابع پاداش و سیاست‌ها
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 7. یادگیری Q-Learning
  • 8. یادگیری Deep Q-Networks (DQN)
  • 9. یادگیری Policy Gradient
  • 10. محیط‌های شبیه‌سازی شده برای خانه‌های هوشمند
  • 11. مدل‌سازی انرژی در خانه‌های هوشمند
  • 12. کنترل سیستم‌های سرمایش و گرمایش
  • 13. مدیریت روشنایی و لوازم خانگی
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش حسگرها
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های سری زمانی
  • 16. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 17. معماری‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 18. روش‌های Actor-Critic
  • 19. یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 20. یادگیری تقویتی چندعامله در خانه‌های هوشمند
  • 21. طراحی تابع پاداش برای خانه‌های هوشمند پایدار
  • 22. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 23. کاهش هزینه‌های عملیاتی
  • 24. افزایش راحتی ساکنین
  • 25. مدل‌سازی تعاملات بین عوامل (دستگاه‌ها)
  • 26. همکاری بین عوامل برای دستیابی به اهداف مشترک
  • 27. رقابت بین عوامل برای منابع محدود
  • 28. محیط‌های چندعامله پویا
  • 29. یادگیری تقویتی چندعامله با مشاهدات ناقص
  • 30. مدل‌سازی عامل حریف (Adversarial Agent Modeling)
  • 31. یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباطات
  • 32. پروتکل‌های ارتباطی بین عوامل
  • 33. یادگیری تقویتی چندعامله با انتقال یادگیری
  • 34. انتقال یادگیری از یک خانه هوشمند به خانه دیگر
  • 35. انتقال یادگیری بین وظایف مختلف
  • 36. پایداری در خانه‌های هوشمند
  • 37. تعریف پایداری انرژی
  • 38. شاخص‌های پایداری
  • 39. بهینه‌سازی برای پایداری طولانی‌مدت
  • 40. یادگیری تقویتی برای پایداری انرژی
  • 41. مدیریت تقاضای انرژی
  • 42. پیش‌بینی تولید انرژی تجدیدپذیر
  • 43. ادغام منابع انرژی تجدیدپذیر
  • 44. ذخیره‌سازی انرژی در خانه‌های هوشمند
  • 45. مدیریت باتری‌ها
  • 46. شبکه‌های هوشمند و خانه‌های هوشمند
  • 47. تعامل با شبکه برق
  • 48. تعادل بار در شبکه
  • 49. بهینه‌سازی انرژی با در نظر گرفتن قیمت برق
  • 50. قیمت‌گذاری پویا
  • 51. یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک
  • 52. حملات سایبری به خانه‌های هوشمند
  • 53. امنیت در سیستم‌های خانه‌های هوشمند
  • 54. رمزنگاری در ارتباطات دستگاه‌ها
  • 55. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 56. یادگیری تقویتی برای افزایش امنیت
  • 57. تشخیص نفوذ
  • 58. واکنش به تهدیدات امنیتی
  • 59. ارزیابی عملکرد سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 60. معیارهای ارزیابی پایداری
  • 61. معیارهای ارزیابی کارایی انرژی
  • 62. معیارهای ارزیابی راحتی
  • 63. شبیه‌سازی‌های مقایسه‌ای
  • 64. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مصرف آب
  • 65. مدیریت منابع آب در خانه‌های هوشمند
  • 66. یادگیری تقویتی برای کاهش مصرف آب
  • 67. سیستم‌های آبیاری هوشمند
  • 68. مدیریت پسماند در خانه‌های هوشمند
  • 69. بهینه‌سازی جمع‌آوری پسماند
  • 70. یادگیری تقویتی برای مدیریت پسماند
  • 71. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی کیفیت هوای داخلی
  • 72. کنترل تهویه مطبوع
  • 73. فیلتراسیون هوا
  • 74. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی کیفیت هوا
  • 75. سیستم‌های خانگی متصل و اینترنت اشیاء (IoT)
  • 76. معماری‌های IoT در خانه‌های هوشمند
  • 77. چالش‌های پیاده‌سازی IoT
  • 78. یادگیری تقویتی برای مدیریت دستگاه‌های IoT
  • 79. اخلاق در هوش مصنوعی و خانه‌های هوشمند
  • 80. حریم خصوصی داده‌ها
  • 81. شفافیت در تصمیم‌گیری الگوریتم‌ها
  • 82. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوشمند
  • 83. کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله
  • 84. خانه‌های هوشمند خودتنظیم‌شونده
  • 85. سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری برای ساکنین
  • 86. یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی تجربه کاربر
  • 87. تحلیل داده‌های رفتاری ساکنین
  • 88. پایش سلامتی با استفاده از حسگرها
  • 89. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های مراقبت از سالمندان
  • 90. سازگاری با تغییرات محیطی
  • 91. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های سازگار
  • 92. آینده خانه‌های هوشمند پایدار
  • 93. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 94. چالش‌های آینده
  • 95. نقش یادگیری تقویتی در آینده
  • 96. مروری بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 97. مدل‌های مبتنی بر عامل
  • 98. مدل‌های مبتنی بر ارزش
  • 99. ترکیبی از مدل‌ها
  • 100. یادگیری تقویتی مبتنی بر شبیه‌سازی

📚 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.