کتاب اصول و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله در طراحی سیستم‌های حمل و نقل

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 اصول و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله در طراحی سیستم‌های حمل و نقل

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های حمل و نقل عمومی

🎓 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 یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. انواع عامل‌ها در سیستم‌های حمل و نقل
  • 4. مدل‌های یادگیری تقویتی: مدل‌دار و بدون مدل
  • 5. یادگیری تقویتی مدل‌دار: مدل‌سازی دینامیک محیط
  • 6. یادگیری تقویتی بدون مدل: یادگیری مستقیم از تجربه
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل: Q-Learning
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل: SARSA
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 10. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 11. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 12. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 13. یادگیری تقویتی با استفاده از تابع ارزش
  • 14. یادگیری تقویتی با استفاده از سیاست (Policy Gradient)
  • 15. الگوریتم Actor-Critic
  • 16. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 17. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 18. الگوریتم DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 19. الگوریتم TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 20. الگوریتم SAC (Soft Actor-Critic)
  • 21. اصول یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 22. تفاوت‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله و چندعامله
  • 23. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 24. عدم ایستا بودن محیط از دید هر عامل
  • 25. عدم قطعیت در رفتار سایر عامل‌ها
  • 26. هماهنگی و رقابت بین عامل‌ها
  • 27. طبقه‌بندی سناریوهای چندعامله
  • 28. سناریوهای همکاری (Cooperative MARL)
  • 29. سناریوهای رقابتی (Competitive MARL)
  • 30. سناریوهای مختلط (Mixed MARL)
  • 31. سناریوهای نیمه‌همکاری (General-Sum)
  • 32. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر ارزش
  • 33. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر سیاست
  • 34. یادگیری تقویتی چندعامله با عامل‌های متمرکز و غیرمتمرکز
  • 35. مدل‌های عامل متمرکز (Centralized Training)
  • 36. مدل‌های عامل غیرمتمرکز (Decentralized Execution)
  • 37. مدل‌های عامل متمرکز با اجرای غیرمتمرکز (CTDE)
  • 38. الگوریتم COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 39. الگوریتم MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 40. الگوریتم QMIX
  • 41. الگوریتم VDN (Value Decomposition Networks)
  • 42. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت ترافیک
  • 43. بهینه‌سازی جریان ترافیک با عامل‌های هوشمند
  • 44. مدیریت چراغ‌های راهنمایی با یادگیری تقویتی
  • 45. تخصیص مسیر به وسایل نقلیه
  • 46. پیش‌بینی ازدحام ترافیک
  • 47. تطبیق الگوهای ترافیک با تقاضا
  • 48. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 49. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه در حمل و نقل عمومی
  • 50. بهینه‌سازی زمان‌بندی اتوبوس‌ها و قطارها
  • 51. مدیریت تاکسی‌های اینترنتی
  • 52. سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی
  • 53. کاربرد در وسایل نقلیه خودران
  • 54. هماهنگی بین وسایل نقلیه خودران
  • 55. تصمیم‌گیری در تقاطع‌های شلوغ
  • 56. تشخیص و اجتناب از موانع
  • 57. مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 58. بهینه‌سازی مصرف سوخت در وسایل نقلیه
  • 59. مدل‌سازی رفتار رانندگان
  • 60. شبیه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل
  • 61. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 62. معیارهای ارزیابی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 63. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL
  • 64. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 65. کاربرد در سیستم‌های حمل و نقل ریلی
  • 66. مدیریت قطارها و ایستگاه‌ها
  • 67. بهینه‌سازی مصرف انرژی در قطارها
  • 68. پیش‌بینی تاخیر قطارها
  • 69. مدیریت حوادث در سیستم‌های ریلی
  • 70. کاربرد در سیستم‌های حمل و نقل هوایی
  • 71. مدیریت ترافیک هوایی
  • 72. بهینه‌سازی مسیرهای پروازی
  • 73. مدیریت فرودگاه‌ها
  • 74. هماهنگی پهپادها برای حمل و نقل
  • 75. کاربرد در حمل و نقل دریایی
  • 76. مدیریت کشتی‌ها و بنادر
  • 77. بهینه‌سازی مسیرهای کشتیرانی
  • 78. کاهش تصادفات دریایی
  • 79. مدل‌سازی رفتار شناورها
  • 80. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 81. یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباطات بین عامل‌ها
  • 82. یادگیری تقویتی چندعامله با حافظه
  • 83. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری اکتشافی
  • 84. یادگیری تقویتی چندعامله با عامل‌های ناهمگن
  • 85. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری انتقال
  • 86. یادگیری تقویتی چندعامله با نظریه بازی‌ها
  • 87. کاربرد در بهینه‌سازی لجستیک
  • 88. مدیریت زنجیره تامین
  • 89. بهینه‌سازی انبارداری
  • 90. تحویل بسته‌ها
  • 91. برنامه‌ریزی مسیر تحویل
  • 92. مدیریت ریسک در سیستم‌های حمل و نقل
  • 93. تحلیل رفتار عامل‌ها در سناریوهای پیچیده
  • 94. پایداری و قابلیت اطمینان در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 95. اخلاق در هوش مصنوعی و سیستم‌های حمل و نقل
  • 96. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 97. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در حمل و نقل
  • 98. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی کلی
  • 99. چالش‌های پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL در دنیای واقعی
  • 100. راهکارهای افزایش کارایی و مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها

📚 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.