اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت منابع در خانه هوشمند

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت منابع در خانه هوشمند

تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی خانه هوشمند خانه مدرن خانه هوشمند سیستم‌های هوشمند شبکه عصبی خانه هوشمند مدیریت منابع خانه هوشمند هوش مصنوعی خانه هوشمند 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 مدیریت منابع در خانه هوشمند

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 عامل و محیط
  • 3. فضای حالت و فضای عمل
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 6. یادگیری تقویتی در مقابل یادگیری نظارت شده
  • 7. کاربردها در خانه هوشمند
  • 8. معماری خانه هوشمند
  • 9. دستگاه‌های متصل و سنسورها
  • 10. پروتکل‌های ارتباطی در خانه‌های هوشمند
  • 11. مدیریت انرژی در خانه هوشمند
  • 12. کنترل روشنایی و دما
  • 13. بهینه‌سازی مصرف آب
  • 14. امنیت خانه هوشمند
  • 15. تشخیص نفوذ و هشدار
  • 16. مدیریت دسترسی
  • 17. سیستم‌های توصیه‌گر در خانه هوشمند
  • 18. توصیه محتوا و خدمات
  • 19. شخصی‌سازی تجربه کاربری
  • 20. مفاهیم عامل‌های چندگانه
  • 21. تعاملات همکاری و رقابت
  • 22. پویایی سیستم‌های چندعامله
  • 23. هدف‌گذاری در سیستم‌های چندعامله
  • 24. مدل‌سازی پویایی محیط
  • 25. یادگیری مشارکتی
  • 26. یادگیری مبتنی بر هماهنگی
  • 27. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 28. Q-Learning
  • 29. SARSA
  • 30. Deep Q-Networks (DQN)
  • 31. Policy Gradients
  • 32. Actor-Critic Methods
  • 33. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 34. Independent Q-Learning (IQL)
  • 35. Coordinated Q-Learning (CQL)
  • 36. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 37. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 38. QMIX
  • 39. روش‌های مبتنی بر مدل
  • 40. مدل‌سازی محیط مشترک
  • 41. یادگیری مدل از داده‌ها
  • 42. استفاده از مدل برای برنامه‌ریزی
  • 43. مدل‌های حالت-عمل-پاداش
  • 44. تکنیک‌های هماهنگی عامل‌ها
  • 45. اشتراک‌گذاری اطلاعات
  • 46. مکانیسم‌های توافق
  • 47. حل تعارض
  • 48. یادگیری مبتنی بر بازی
  • 49. مفاهیم نظریه بازی‌ها
  • 50. تعادل نش
  • 51. بازی‌های تکراری
  • 52. کاربردهای نظریه بازی‌ها در سیستم‌های چندعامله
  • 53. مدیریت منابع مشترک
  • 54. تخصیص بهینه منابع
  • 55. بهینه‌سازی مصرف انرژی با عامل‌های چندگانه
  • 56. مدیریت شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 57. کنترل ترافیک داخلی خانه
  • 58. بهبود آسایش ساکنین
  • 59. سیستم‌های توزیع شده و مقیاس‌پذیری
  • 60. چالش‌های سیستم‌های بزرگ
  • 61. معماری‌های توزیع شده
  • 62. یادگیری غیرمتمرکز
  • 63. ارزیابی عملکرد سیستم‌های چندعامله
  • 64. سنجه‌های ارزیابی
  • 65. شبیه‌سازی محیط‌های خانه هوشمند
  • 66. تجزیه و تحلیل نتایج
  • 67. مقایسه الگوریتم‌ها
  • 68. مسائل اخلاقی و ملاحظات اجتماعی
  • 69. حریم خصوصی داده‌ها
  • 70. شفافیت تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 71. امنیت و پایداری سیستم
  • 72. کاربردهای پیشرفته در خانه هوشمند
  • 73. خانه هوشمند برای سالمندان
  • 74. سیستم‌های کمکی برای افراد با نیازهای ویژه
  • 75. مدیریت اضطراری در خانه هوشمند
  • 76. یادگیری تقویتی برای رباتیک خانگی
  • 77. همکاری ربات‌ها در محیط خانه
  • 78. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
  • 79. پیاده‌سازی یک سیستم ساده مدیریت انرژی
  • 80. ساخت یک عامل توصیه‌گر برای سرگرمی
  • 81. شبیه‌سازی سناریوهای امنیتی پیچیده
  • 82. آینده یادگیری تقویتی در خانه‌های هوشمند
  • 83. روندها و نوآوری‌های جدید
  • 84. چالش‌های تحقیقاتی آینده
  • 85. کاربردهای بالقوه در اکوسیستم خانه هوشمند
  • 86. فناوری‌های نوظهور مرتبط
  • 87. اینترنت اشیاء و پردازش لبه
  • 88. یادگیری فدرال در سیستم‌های هوشمند
  • 89. ارتباط با سیستم‌های شهری هوشمند
  • 90. ملاحظات مربوط به قابلیت اطمینان و تحمل خطا
  • 91. تکنیک‌های تضمین کیفیت
  • 92. تشخیص و بازیابی خطا
  • 93. طراحی سیستم‌های مقاوم
  • 94. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 95. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 96. انواع یادگیری ماشین
  • 97. کاربرد هوش مصنوعی در اتوماسیون
  • 98. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 99. ساختار شبکه‌های عصبی
  • 100. آموزش شبکه‌های عصبی

📚 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.