اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های روشنایی هوشمند: اصول و کاربردها

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های روشنایی هوشمند: اصول و کاربردها

تگ‌ها: MARL اتوماسیون ساختمان الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بهینه‌سازی روشنایی سیستم‌های روشنایی هوشمند شبکه‌های هوشمند کنترل ساختمان هوش مصنوعی در ساختمان 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 در سیستم‌های روشنایی هوشمند: اصول و کاربردها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های روشنایی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها در سیستم‌های هوشمند
  • 4. محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 5. پاداش و جریمه در یادگیری تقویتی
  • 6. فضای حالت و فضای عمل
  • 7. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 8. تکنیک‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 9. یادگیری Q-learning
  • 10. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 11. یادگیری Policy Gradient
  • 12. روش Actor-Critic
  • 13. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 14. چالش‌های سیستم‌های چندعامله
  • 15. تعامل عامل‌ها در محیط
  • 16. هماهنگی عامل‌ها
  • 17. رقابت عامل‌ها
  • 18. بازی‌های جمعی و صفر و جمع
  • 19. مفاهیم نظریه بازی‌ها
  • 20. تعادل نش در سیستم‌های چندعامله
  • 21. تکنیک‌های یافتن تعادل نش
  • 22. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های روشنایی هوشمند
  • 23. معماری سیستم‌های روشنایی هوشمند
  • 24. مدل‌سازی سیستم‌های روشنایی هوشمند
  • 25. حسگرها و عملگرها در روشنایی هوشمند
  • 26. جمع‌آوری داده در سیستم‌های روشنایی
  • 27. استانداردهای ارتباطی در روشنایی هوشمند
  • 28. بررسی الگوهای مصرف نور
  • 29. بهینه‌سازی مصرف انرژی در روشنایی
  • 30. مدیریت بار در سیستم‌های روشنایی
  • 31. پروتکل‌های ارتباطی امن در روشنایی هوشمند
  • 32. تطبیق روشنایی با حضور افراد
  • 33. تنظیم شدت نور بر اساس زمان روز
  • 34. تنظیم دمای رنگ نور
  • 35. پاسخگویی به درخواست‌های کاربر
  • 36. یادگیری ترجیحات کاربر
  • 37. شخصی‌سازی تجربه روشنایی
  • 38. یادگیری تقویتی برای کنترل روشنایی انفرادی
  • 39. یادگیری تقویتی برای کنترل گروهی لامپ‌ها
  • 40. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی انرژی
  • 41. بهینه‌سازی مصرف انرژی با استفاده از DQN
  • 42. بهینه‌سازی مصرف انرژی با استفاده از Policy Gradient
  • 43. بهینه‌سازی مصرف انرژی با روش Actor-Critic
  • 44. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی حضور افراد
  • 45. یادگیری تقویتی برای مدیریت اضطراری روشنایی
  • 46. یادگیری تقویتی برای تشخیص خطا در سیستم روشنایی
  • 47. یادگیری تقویتی برای نگهداری پیش‌بینانه
  • 48. مدل‌سازی پویایی محیط روشنایی
  • 49. یادگیری تقویتی برای محیط‌های پویا
  • 50. کاربرد یادگیری تقویتی در خانه‌های هوشمند
  • 51. کاربرد یادگیری تقویتی در ساختمان‌های اداری هوشمند
  • 52. کاربرد یادگیری تقویتی در فضاهای عمومی هوشمند
  • 53. ارزیابی عملکرد سیستم‌های روشنایی هوشمند
  • 54. معیارهای ارزیابی در یادگیری تقویتی
  • 55. شبیه‌سازی محیط‌های روشنایی هوشمند
  • 56. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در عمل
  • 57. کتابخانه‌ها و ابزارهای یادگیری تقویتی
  • 58. TensorFlow برای یادگیری تقویتی
  • 59. PyTorch برای یادگیری تقویتی
  • 60. OpenAI Gym برای یادگیری تقویتی
  • 61. Ray RLlib برای سیستم‌های چندعامله
  • 62. تجزیه و تحلیل نتایج شبیه‌سازی
  • 63. مقایسه روش‌های مختلف یادگیری تقویتی
  • 64. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های روشنایی هوشمند
  • 65. حفظ حریم خصوصی کاربران
  • 66. مدیریت دسترسی در سیستم‌های هوشمند
  • 67. استانداردهای حاکمیتی در سیستم‌های روشنایی هوشمند
  • 68. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 69. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 70. مقایسه با روش‌های سنتی کنترل روشنایی
  • 71. محدودیت‌های یادگیری تقویتی
  • 72. آینده یادگیری تقویتی در سیستم‌های هوشمند
  • 73. یادگیری تقویتی عمیق در سیستم‌های چندعامله
  • 74. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 75. یادگیری تقویتی با پاداش منفی
  • 76. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت
  • 77. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 78. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 79. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال
  • 80. یادگیری تقویتی با یادگیری تقابلی
  • 81. یادگیری تقویتی با تقلید
  • 82. یادگیری تقویتی با نظارت نیمه‌خودکار
  • 83. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی چندهدفه
  • 84. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع‌شده با ارتباطات محدود
  • 85. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های مقاوم در برابر خطا
  • 86. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی طولانی‌مدت
  • 87. یادگیری تقویتی برای پاسخگویی بلادرنگ
  • 88. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های با منابع محاسباتی محدود
  • 89. مطالعات موردی در پیاده‌سازی سیستم‌های روشنایی هوشمند
  • 90. چالش‌های ادغام یادگیری تقویتی در سیستم‌های موجود
  • 91. پیش‌بینی رفتار کاربر با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 92. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌های بزرگ
  • 93. کاربرد در فضاهای شهری هوشمند
  • 94. مدیریت نورپردازی در رویدادهای خاص
  • 95. یادگیری تقویتی برای افزایش آسایش بصری
  • 96. تکنیک‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 97. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 98. بهینه‌سازی توزیع نور
  • 99. سیستم‌های روشنایی هوشمند پایدار

📚 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.