کتاب بهینه‌سازی پویای زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی با MARL

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 پویای زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل درون شهری

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های هوشمند حمل و نقل
  • 2. مبانی بهینه‌سازی چراغ‌های راهنمایی
  • 3. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 4. معماری عامل‌ها در MARL
  • 5. ارتباطات بین عامل‌ها در MARL
  • 6. تابع پاداش در MARL
  • 7. فضای حالت و عمل در MARL
  • 8. الگوریتم‌های پایه MARL
  • 9. یادگیری Q-Learning برای MARL
  • 10. Deep Q-Networks (DQN) برای MARL
  • 11. Actor-Critic Methods برای MARL
  • 12. Proximal Policy Optimization (PPO) در MARL
  • 13. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 14. تکنیک‌های هماهنگی در MARL
  • 15. تکنیک‌های رقابت در MARL
  • 16. روش‌های توزیع شده در MARL
  • 17. روش‌های متمرکز در MARL
  • 18. مدل‌سازی ترافیک شهری
  • 19. جمع‌آوری داده‌های ترافیک
  • 20. پردازش و پاکسازی داده‌های ترافیک
  • 21. تحلیل آماری داده‌های ترافیک
  • 22. شبیه‌سازی جریان ترافیک
  • 23. مفاهیم صف و تأخیر در ترافیک
  • 24. مدل‌سازی تقاضای سفر
  • 25. پیش‌بینی جریان ترافیک
  • 26. مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پیش‌بینی ترافیک
  • 28. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 29. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
  • 30. مدل‌های مبتنی بر گراف (GCN) برای پیش‌بینی ترافیک
  • 31. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی ترافیک
  • 32. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی چراغ‌های راهنمایی
  • 33. کنترل تطبیقی چراغ‌های راهنمایی
  • 34. کنترل مبتنی بر حسگر
  • 35. کنترل مبتنی بر پیش‌بینی
  • 36. کنترل اولویت‌دار
  • 37. کنترل زمان‌بندی ثابت
  • 38. کنترل زمان‌بندی تطبیقی
  • 39. کنترل مبتنی بر فاز
  • 40. کنترل مبتنی بر تقاطع
  • 41. کنترل شبکه‌ای تقاطع‌ها
  • 42. بهینه‌سازی شبکه‌های ترافیکی
  • 43. مدل‌سازی ترافیک شهری با MARL
  • 44. طراحی تابع پاداش برای بهینه‌سازی چراغ‌ها
  • 45. تعریف فضای حالت برای چراغ‌های راهنمایی
  • 46. تعریف فضای عمل برای چراغ‌های راهنمایی
  • 47. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای کنترل چراغ‌ها
  • 48. شبیه‌سازی سیستم کنترل چراغ با MARL
  • 49. ارزیابی عملکرد سیستم کنترل چراغ با MARL
  • 50. مقایسه با روش‌های سنتی کنترل چراغ
  • 51. کاربرد MARL در تقاطع‌های شلوغ
  • 52. کاربرد MARL در شبکه‌های جاده‌ای
  • 53. کاربرد MARL در مدیریت اضطراری ترافیک
  • 54. کاربرد MARL در بهبود کیفیت هوا
  • 55. کاربرد MARL در کاهش مصرف سوخت
  • 56. کاربرد MARL در افزایش ایمنی ترافیک
  • 57. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
  • 58. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های MARL
  • 59. ملاحظات اخلاقی در سیستم‌های MARL
  • 60. تکنیک‌های یادگیری انتقالی در MARL
  • 61. یادگیری تقویتی با تقلید (Imitation Learning)
  • 62. یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی (Inverse Reinforcement Learning)
  • 63. مدل‌های پیش‌بینی رفتار رانندگان
  • 64. مدل‌سازی تعاملات بین خودروها
  • 65. مدل‌سازی تعاملات بین خودرو و زیرساخت
  • 66. کاربرد MARL در خودروهای خودران
  • 67. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 68. کاربرد MARL در مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 69. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مسیر حمل و نقل عمومی
  • 70. کاربرد MARL در سیستم‌های مدیریت ناوگان
  • 71. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 72. مباحث پیشرفته در MARL
  • 73. یادگیری تقویتی عمیق با اتکا به مدل (Model-Based Deep RL)
  • 74. یادگیری تقویتی بدون اتکا به مدل (Model-Free Deep RL)
  • 75. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Reward RL)
  • 76. یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر زمینه (Contextual Reward RL)
  • 77. یادگیری تقویتی با چندین وظیفه (Multi-Task RL)
  • 78. یادگیری تقویتی با چندین عامل و چندین وظیفه (Multi-Agent Multi-Task RL)
  • 79. یادگیری تقویتی با جستجوی اکتشافی (Exploration in RL)
  • 80. یادگیری تقویتی با کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction in RL)
  • 81. یادگیری تقویتی با استدلال (Reasoning in RL)
  • 82. یادگیری تقویتی با قابلیت تفسیر (Explainable RL)
  • 83. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در MARL
  • 84. استفاده از شبکه‌های گراف کانولوشنی (GCNs) در MARL
  • 85. استفاده از شبکه‌های ترنسفورمر (Transformers) در MARL
  • 86. ارزیابی ریسک در سیستم‌های MARL
  • 87. بهینه‌سازی زمان‌بندی با رویکردهای کلان داده
  • 88. روش‌های داده‌کاوی برای تحلیل الگوهای ترافیکی
  • 89. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی زیرساخت‌های شهری
  • 90. ملاحظات فنی در استقرار سیستم‌های هوشمند
  • 91. فناوری‌های ارتباطی برای سیستم‌های هوشمند (V2X)
  • 92. امنیت سایبری در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 93. پروتکل‌های ارتباطی در ITS
  • 94. استانداردهای جهانی در ITS
  • 95. آیندهٔ بهینه‌سازی ترافیک با هوش مصنوعی
  • 96. تأثیر تحولات جمعیتی بر ترافیک شهری
  • 97. راهکارهای نوین برای مدیریت ترافیک
  • 98. سیاست‌گذاری در حوزه حمل و نقل هوشمند
  • 99. همکاری بین‌المللی در توسعه ITS
  • 100. فرهنگ‌سازی برای پذیرش سیستم‌های هوشمند

📚 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.