اکسپرس 24
کتاب برنامه‌ریزی هوشمند زمان تلسکوپ با یادگیری تقویتی

کتاب برنامه‌ریزی هوشمند زمان تلسکوپ با یادگیری تقویتی

تگ‌ها: astronomy scheduling deep RL machine learning observatory management optimal scheduling reinforcement learning RL scheduling optimization telescope رصد نجومی زمان‌بندی تلسکوپ نجوم هوش مصنوعی یادگیری تقویتی

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 برنامه‌ریزی هوشمند زمان تلسکوپ با یادگیری تقویتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی در علوم رصدی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر برنامه‌ریزی تلسکوپ‌ها
  • 2. چالش‌های زمان‌بندی در رصدهای نجومی
  • 3. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 4. فرآیند تصمیم‌گیری مارکوفی (MDP)
  • 5. حالت‌ها و عملیات در زمان‌بندی تلسکوپ
  • 6. تابع پاداش در رصد نجومی
  • 7. مارکوفی بودن مسئلهٔ زمان‌بندی
  • 8. پلیسی‌های تصادفی و بهینه
  • 9. برنامه‌ریزی کلاسیک در مقابل RL
  • 10. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش
  • 11. Q-Learning در زمان‌بندی
  • 12. Deep Q-Network (DQN)
  • 13. Policy Gradient Methods
  • 14. Actor-Critic و A2C/A3C
  • 15. PPO و SAC
  • 16. TD3 و DDPG
  • 17. RL مدل‌فراگیر در زمان‌بندی
  • 18. RL مدل‌کم و مزایای آن
  • 19. شبیه‌سازی محیط رصدی
  • 20. ساخت محیط Gym مخصص زمان‌بندی
  • 21. پایتون و ابزارهای یادگیری عمیق
  • 22. آموزش اژکس در محیط شبیه‌سازی
  • 23. تنظیم پارامترهای هایپرپارامتر
  • 24. معیارهای موفقیت زمان‌بندی
  • 25. ارزیابی عملکرد پلیسی
  • 26. مقایسه با روش‌های بهینه‌سازی سنتی
  • 27. شبیه‌سازی مونت‌کارلو
  • 28. تحلیل حساسیت مدل
  • 29. مدل‌سازی اولویت‌دهی观测
  • 30. مدیریت شرایط آب‌وهوایی
  • 31. پنجره‌های دیدبانی و قابلیت دید
  • 32. محدودیت‌های فیزیکی تلسکوپ
  • 33. تعویض سریع بین اهداف رصدی
  • 34. موازنه‌چینی چند تلسکوپ
  • 35. زمان‌بندی توزیع‌شده و کانسورتیومی
  • 36. بهینه‌سازی چندهدفیه
  • 37. مدیریت نوسانات شبانه
  • 38. مدل‌سازی حرکت اجرام آسمانی
  • 39. هم‌زمان‌سازی رصد و داده‌یابی
  • 40. مدیریت صف انتظار رصدی
  • 41. مدل‌سازی عدم قطعیت آب‌وهوا
  • 42. مدل‌سازی عدم قطعیت فنی تجهیزات
  • 43. اتصال به API تلسکوپ‌ها
  • 44. استخراج و پیش‌پردازش داده‌های رصدی
  • 45. ادغام با سیستم‌های کاتالوگی
  • 46. کانتینجنس‌پلانینگ و بازیابی
  • 47. بازیابی پس از خطای شبیه‌سازی
  • 48. مقیاس‌پذیری سیستم RL
  • 49. زمان‌بندی تلسکوپ‌های رادیویی
  • 50. زمان‌بندی تلسکوپ‌های فضایی
  • 51. تفاوت‌های زمان‌بندی بر اساس طول موج
  • 52. رصدهای هم‌زمان چندلیزه‌ای
  • 53. کوآلایسه‌ها و رصدهای ترکیبی
  • 54. رصدهای پایشی و پایدار
  • 55. رصدهای لحظه‌ای (Transient)
  • 56. جستجوی اجرام نوظهور
  • 57. رصدهای فوری و انفجارهای ستارگان
  • 58. یادگیری تقویتی چندنمایه (Multi-Agent)
  • 59. کانسورتیوم‌های رصدی و تصمیم‌گیری جمعی
  • 60. اخلاق تخصیص زمان تلسکوپ
  • 61. شفافیت و عدالت در اولویت‌دهی
  • 62. یادگیری تقویتی توضیح‌پذیر (XRL)
  • 63. تفسیر تصمیمات پلیسی
  • 64. اعتبارسنجی و تست مدل
  • 65. استقرار عملی در تلسکوپ واقعی
  • 66. نظارت بر عملکرد پس از استقرار
  • 67. به‌روزرسانی پلیسی آنلاین
  • 68. یادگیری انتقالی بین تلسکوپ‌ها
  • 69. تطبیق با تلسکوپ‌های مختلف
  • 70. بهینه‌سازی مصرف انرژی تلسکوپ
  • 71. مدیریت حرارتی و مکانیکی
  • 72. کاهنصاب و تنظیم خودکار
  • 73. مدیریت تداخل الکترومغناطیسی
  • 74. ترکیب با تلسکوپ‌های مجازی
  • 75. داده‌یابی خودکار و بازخورد
  • 76. بهره‌گیری از داده‌های گذشته
  • 77. یادگیری بازخوردی از نتایج رصد
  • 78. بهبود مستمر پلیسی
  • 79. پروتکل‌های استاندارد زمان‌بندی
  • 80. مقایسه با الگوریتم‌های ژنتیک و PSO
  • 81. ترتیب‌دهی رصدها و مسیرگیری
  • 82. بهینه‌سازی کالیبراسیون
  • 83. زمان‌بندی اسکن و تصویربرداری
  • 84. چالش‌های عملی استقرار RL
  • 85. مسیر آینده و رشد حوزه

📚 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.