اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی عمیق برای مدیریت ترافیک وسایل نقلیه خودران در مقیاس ملی

کتاب یادگیری تقویتی عمیق برای مدیریت ترافیک وسایل نقلیه خودران در مقیاس ملی

تگ‌ها: بهینه‌سازی ترافیک حمل و نقل هوشمند سیستم‌های حمل و نقل ملی مدیریت ترافیک هوش مصنوعی در حمل و نقل وسایل نقلیه خودران یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری تقویتی عمیق

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 عمیق برای مدیریت ترافیک وسایل نقلیه خودران در مقیاس 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. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 3. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 5. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 6. یادگیری تقویتی بدون عامل (Model-Free RL)
  • 7. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 8. حساب دیفرانسیل و انتگرال برای یادگیری عمیق
  • 9. بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 10. روش‌های گرادیان کاهشی تصادفی
  • 11. یادگیری عمیق با نظارت (Supervised Deep Learning)
  • 12. یادگیری عمیق بدون نظارت (Unsupervised Deep Learning)
  • 13. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 14. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 15. مفاهیم اولیه مدیریت ترافیک
  • 16. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 17. مفاهیم اولیه وسایل نقلیه خودران
  • 18. معماری سیستم‌های خودران
  • 19. حسگرها در وسایل نقلیه خودران
  • 20. پردازش داده‌های حسگرها
  • 21. تشخیص اشیاء و ردیابی
  • 22. پیش‌بینی رفتار سایر وسایل نقلیه
  • 23. برنامه‌ریزی مسیر در وسایل نقلیه خودران
  • 24. تصمیم‌گیری در شرایط پیچیده ترافیکی
  • 25. شبیه‌سازی محیط‌های ترافیکی
  • 26. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های مدیریت ترافیک
  • 27. مدل‌های ترافیک شهری
  • 28. قوانین و مقررات راهنمایی و رانندگی در ایران
  • 29. مدیریت ترافیک در تقاطع‌ها
  • 30. بهینه‌سازی چراغ‌های راهنمایی
  • 31. سیستم‌های اولویت‌بندی ترافیک
  • 32. تشخیص ازدحام ترافیکی
  • 33. پیش‌بینی ازدحام ترافیکی
  • 34. مدیریت تقاضای سفر
  • 35. حمل و نقل عمومی و ادغام آن با خودروهای خودران
  • 36. امنیت در سیستم‌های خودران
  • 37. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های خودران
  • 38. اخلاق در تصمیم‌گیری وسایل نقلیه خودران
  • 39. چارچوب‌های قانونی وسایل نقلیه خودران
  • 40. مبانی شبکه‌های عصبی عمیق برای تصمیم‌گیری
  • 41. تابع پاداش در یادگیری تقویتی
  • 42. تابع هزینه در یادگیری تقویتی
  • 43. اکتشاف و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 44. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-Based RL)
  • 45. یادگیری Q-Network عمیق (DQN)
  • 46. بهبودهای DQN (Double DQN, Dueling DQN, Prioritized Experience Replay)
  • 47. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-Based RL)
  • 48. گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 49. REINFORCE
  • 50. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 51. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 52. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 53. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 54. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 55. مطالعه موردی: یادگیری تقویتی برای کنترل چراغ‌های راهنمایی
  • 56. مطالعه موردی: یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سرعت خودروهای خودران
  • 57. مطالعه موردی: یادگیری تقویتی برای مدیریت خطوط در بزرگراه‌ها
  • 58. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 59. آموزش در محیط‌های توزیع‌شده
  • 60. تکنیک‌های کاهش ابعاد در یادگیری تقویتی
  • 61. یادگیری تقویتی با چند عامل (Multi-Agent RL)
  • 62. هماهنگی بین عوامل خودران
  • 63. حل تعارض در محیط‌های چندعاملی
  • 64. بازی‌سازی (Gamification) در مدیریت ترافیک
  • 65. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در مدیریت ترافیک
  • 66. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای داده‌های ترافیکی
  • 67. امنیت و مقاوم‌سازی در برابر حملات در یادگیری تقویتی
  • 68. روش‌های ارزیابی ریسک در سیستم‌های خودران
  • 69. تأیید و اعتبار سنجی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 70. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی ترافیک
  • 71. یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک اضطراری
  • 72. مدیریت ترافیک در رویدادهای خاص
  • 73. تأثیر تغییرات آب و هوایی بر مدیریت ترافیک
  • 74. مدل‌سازی رفتار رانندگان انسانی در کنار خودروهای خودران
  • 75. یادگیری تقویتی برای ادغام بهینه خودروهای خودران با حمل و نقل عمومی
  • 76. اقتصاد رفتار در مدیریت ترافیک
  • 77. طراحی تابع پاداش برای اهداف چندگانه
  • 78. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 79. استفاده از داده‌های واقعی ترافیکی برای آموزش
  • 80. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های ترافیکی
  • 81. مدل‌سازی تأخیر در ارتباطات خودرو به خودرو (V2V)
  • 82. مدل‌سازی تأخیر در ارتباطات خودرو به زیرساخت (V2I)
  • 83. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در پلتفرم‌های شبیه‌سازی
  • 84. پلتفرم‌های شبیه‌سازی ترافیک (مانند SUMO)
  • 85. ارزیابی اقتصادی طرح‌های مدیریت ترافیک با خودروهای خودران
  • 86. مدیریت ترافیک در مناطق شهری پرتراکم
  • 87. مدیریت ترافیک در مناطق روستایی
  • 88. تأثیر خودروهای خودران بر مصرف سوخت و آلودگی هوا
  • 89. طراحی رابط کاربری برای تعامل با سیستم‌های مدیریت ترافیک خودران
  • 90. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های حمل و نقل در ایران
  • 91. اصول اخلاقی در توسعه فناوری‌های خودران
  • 92. مدیریت ترافیک در شرایط بحران (زلزله، سیل)
  • 93. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) در مدیریت ترافیک
  • 94. یادگیری تقویتی برای مسیریابی پویا
  • 95. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های مدیریت ترافیک
  • 96. نظارت و کنترل خودکار ترافیک
  • 97. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی
  • 98. پیش‌بینی نیازهای آینده زیرساخت‌های ترافیکی
  • 99. ملاحظات فرهنگی در پذیرش خودروهای خودران

📚 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.