اکسپرس 24
کتاب پلتفرم‌های هوش مصنوعی برای پیاده‌سازی MARL در حمل و نقل هوشمند

کتاب پلتفرم‌های هوش مصنوعی برای پیاده‌سازی MARL در حمل و نقل هوشمند

تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی حمل و نقل پلتفرم‌های هوش مصنوعی حمل و نقل هوشمند سیستم‌های حمل و نقل مدیریت حمل و نقل هوش مصنوعی در حمل و نقل یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین در حمل و نقل

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 پلتفرم‌های هوش مصنوعی برای پیاده‌سازی MARL در حمل و نقل هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس قاره‌ای با استفاده از پلتفرم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عناصر کلیدی در یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 4. مدل‌های یادگیری تقویتی: مدل‌دار و بدون مدل
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 7. مقدمه‌ای بر حمل و نقل هوشمند
  • 8. چالش‌های حمل و نقل هوشمند
  • 9. کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل هوشمند
  • 10. مفاهیم اولیه سیستم‌های چند عاملی (MAS)
  • 11. ارتباط بین MAS و MARL
  • 12. انواع سیستم‌های چند عاملی
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 14. تفاوت‌های MARL با RL تک عاملی
  • 15. انواع محیط‌های MARL: همکاری، رقابت، مختلط
  • 16. چالش‌های اصلی در MARL: همگرایی، پایداری، تعادل
  • 17. الگوریتم‌های پیشرو در MARL: بازی‌های صفر و یک
  • 18. الگوریتم‌های پیشرو در MARL: بازی‌های غیر صفر و یک
  • 19. الگوریتم‌های MARL با عامل مرکزی و عامل غیر متمرکز
  • 20. یادگیری تقویتی مستقل (Independent RL)
  • 21. مدل‌های مبتنی بر عامل مشترک (Shared Policy)
  • 22. مدل‌های مبتنی بر عامل متمایز (Decentralized Policies)
  • 23. حالت‌های یادگیری در MARL: مشاهده کامل، مشاهده جزئی
  • 24. نظارت بر عامل در MARL: عامل ناظر، عامل ناظر شونده
  • 25. مدل‌سازی رفتار عامل دیگر در MARL
  • 26. یادگیری مبتنی بر مدل در MARL
  • 27. یادگیری بدون مدل در MARL
  • 28. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) در MARL
  • 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در MARL
  • 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 31. معماری‌های پیشرفته برای MARL
  • 32. پلتفرم‌های شبیه‌سازی برای MARL در حمل و نقل
  • 33. شبیه‌ساز SUMO برای حمل و نقل هوشمند
  • 34. شبیه‌ساز CARLA برای حمل و نقل خودران
  • 35. شبیه‌ساز CityFlow برای مدیریت ترافیک
  • 36. پیاده‌سازی MARL برای کنترل سیگنال‌های ترافیکی
  • 37. بهینه‌سازی جریان ترافیک با استفاده از MARL
  • 38. مدیریت تقاطع‌های هوشمند با MARL
  • 39. کنترل هماهنگ چراغ‌های راهنمایی
  • 40. تخصیص بهینه مسیر برای وسایل نقلیه
  • 41. پیش‌بینی ازدحام ترافیکی با MARL
  • 42. سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی و MARL
  • 43. مدیریت ناوگان تاکسی‌های هوشمند
  • 44. بهینه‌سازی زمان‌بندی اتوبوس‌ها
  • 45. سیستم‌های تحویل خودکار و MARL
  • 46. کنترل پهپادهای حمل و نقل
  • 47. مدیریت پارکینگ هوشمند با MARL
  • 48. سیستم‌های پاسخ اضطراری و MARL
  • 49. کنترل ترافیک در شرایط اضطراری
  • 50. بهبود ایمنی در جاده‌ها با MARL
  • 51. تشخیص و پیش‌بینی حوادث رانندگی
  • 52. سیستم‌های حمل و نقل عمومی و MARL
  • 53. بهینه‌سازی انتخاب مسیر برای مسافران
  • 54. مدیریت سفرهای بین شهری با MARL
  • 55. کاربرد MARL در وسایل نقلیه خودران
  • 56. هماهنگی بین وسایل نقلیه خودران
  • 57. تصمیم‌گیری در سناریوهای پیچیده رانندگی
  • 58. تشخیص موانع و پیش‌بینی رفتار سایر رانندگان
  • 59. یادگیری قوانین راهنمایی و رانندگی توسط عامل‌ها
  • 60. پلتفرم‌های نرم‌افزاری برای توسعه MARL
  • 61. کتابخانه‌های Python برای MARL (مانند Ray RLlib, PettingZoo)
  • 62. چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 63. ابزارهای تجسم و تحلیل نتایج MARL
  • 64. روش‌های ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 65. معیارهای سنجش در MARL: پاداش تجمعی، زمان همگرایی
  • 66. تحلیل پایداری الگوریتم‌های MARL
  • 67. بررسی تعادل‌های استراتژیک در MARL
  • 68. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف MARL
  • 69. مطالعات موردی موفق MARL در حمل و نقل
  • 70. کاربردهای عملی MARL در شهرهای هوشمند
  • 71. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
  • 72. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL
  • 73. امنیت و قابلیت اطمینان سیستم‌های MARL
  • 74. اخلاق در سیستم‌های هوشمند حمل و نقل
  • 75. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
  • 76. حفظ حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌ها
  • 77. نقش MARL در آینده حمل و نقل پایدار
  • 78. کاهش مصرف سوخت و آلودگی هوا
  • 79. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های حمل و نقل
  • 80. توسعه حمل و نقل سبز با MARL
  • 81. آینده‌پژوهی در حوزه MARL و حمل و نقل هوشمند
  • 82. پیشرفت‌های آتی در الگوریتم‌های MARL
  • 83. کاربردهای نوظهور MARL در حوزه‌های دیگر
  • 84. تأثیر MARL بر زندگی شهری
  • 85. مباحث پیشرفته در MARL (مانند یادگیری انتقالی)
  • 86. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل‌های یادگیرنده
  • 87. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پیچیده
  • 88. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های عملیاتی
  • 89. هوش مصنوعی مولد و MARL
  • 90. یادگیری تقویتی خودنظارتی در MARL
  • 91. یادگیری تقویتی مبتنی بر توضیح‌پذیری
  • 92. تکنیک‌های کاهش بعد در MARL
  • 93. روش‌های استنتاج در محیط‌های نامطمئن
  • 94. سیستم‌های یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 95. تکنیک‌های همگرایی تضمین شده در MARL
  • 96. کاربرد MARL در مدیریت انرژی حمل و نقل
  • 97. بهینه‌سازی شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 98. مدیریت تقاضا در سیستم‌های حمل و نقل
  • 99. طراحی الگوریتم‌های MARL مقاوم در برابر اختلال
  • 100. تحلیل حساسیت پارامترها در MARL

📚 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.