اکسپرس 24
کتاب کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت حمل و نقل شهری: MARL و 5G

کتاب کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت حمل و نقل شهری: MARL و 5G

تگ‌ها: 5G smart traffic AI in transportation AI transportation optimization autonomous vehicle coordination digital twin transportation edge AI edge computing 5G MARL urban transportation multi-agent reinforcement learning multi-agent systems reinforcement learning algorithms smart city mobility traffic management traffic signal timing urban mobility data

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 کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت حمل و نقل شهری: MARL و 5G

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس شهری با ادغام فناوری 5G

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدیریت حمل و نقل شهری
  • 2. چالش‌های مدیریت ترافیک در کلان‌شهرها
  • 3. نقش فناوری‌های نوین ارتباطی (5G) در حمل و نقل هوشمند
  • 4. اصول پایه‌ای یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 5. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله (RL)
  • 6. معادلات دینامیک‌های مارکوف چندعامله (MDP)
  • 7. مدل‌های عمل متقابل در شبکه‌های حمل و نقل
  • 8. پروتکل‌های ارتباطی 5G و پتانسیل آن برای بهره‌برداری در سیستم‌های MARL
  • 9. مجموعه‌های داده‌ای ردیابی وسایل نقلیه (GPS, Floating Car Data)
  • 10. داده‌های هوشمند ترافیک از حسگرهای شهری
  • 11. پردازش پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش MARL
  • 12. جمع‌آوری داده‌های حسگرهای اینترنت اشیا در شبکه‌های 5G
  • 13. مدیریت و نگهداری داده‌های پویا و گسترده
  • 14. تفسیر داده‌ها و ویژگی‌های مربوط به الگوی ترافیک
  • 15. الگوریتم‌های MARL همزمان (Synchronous)
  • 16. الگوریتم‌های MARL هم‌زمان (Asynchronous)
  • 17. یادگیری با تقویت متقابل (Q-Learning) در محیط‌های چندعامله
  • 18. شبکه‌های تقویت متقابل (Actor-Critic) برای MARL
  • 19. روش‌های یادگیری همزمان با تفاوت‌های زمانی (TD) در MARL
  • 20. روش‌های یادگیری مبتنی بر سیاست (Policy Gradient) در MARL
  • 21. الگوریتم‌های بازی‌های تقویت‌شده (Game-based MARL)
  • 22. رویکردهای مبتنی بر یادگیری تقویتی با هدف‌های چندگانه
  • 23. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری عمیق (Deep MARL)
  • 24. پروتکل‌های ارتباطی بین نمایندگان
  • 25. اشتراک‌گذاری اطلاعات در زمان واقعی در شبکه‌های 5G
  • 26. طراحی مکانیزم‌های مشابهت‌سنجی (Similarity mechanisms)
  • 27. تکنیک‌های هماهنگی در محیط‌های ترافیکی پویا
  • 28. مدیریت بلوک‌های کنترل در سیستم‌های MARL
  • 29. روش‌های انعطاف‌پذیر و مقاوم در برابر خطا برای MARL
  • 30. بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی و رانندگی با MARL
  • 31. مسیریابی خودروهای عمومی (Bus Routing) با استفاده از MARL
  • 32. بهینه‌سازی پارکینگ شهری با MARL
  • 33. مدیریت تقاضا و مشارکت رانندگان (Demand Response)
  • 34. سیستم‌های خودران اشتراکی در محیط‌های شهری
  • 35. مدیریت ترافیک پهناband پهن در شبکه‌های 5G
  • 36. سیستم‌های حمل و نقل بار چندوجهی با MARL
  • 37. مطالعه موردی: شبکه ترافیک هوشمند در شهری با جمعیت 5 میلیون نفر
  • 38. پیاده‌سازی MARL در سیستم مدیریت ترافیک سنگاپور
  • 39. آزمایش‌های میدانی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند در شانگهای
  • 40. تحلیل پتانسیل 5G برای MARL در سیستم‌های مدیریت ترافیک اروپایی
  • 41. آزمایش‌های بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی و رانندگی در بوستون
  • 42. بررسی عملکرد سیستم‌های خودران اشتراکی در آزمایشگاه‌های شهری
  • 43. معیارهای ارزیابی عملکرد در MARL (گین همگانی، نرخ همگرایی)
  • 44. اندازه‌گیری بازدهی سیستم حمل و نقل (توقف‌ها، زمان سفر)
  • 45. تحلیل هزینه-فایده ادغام 5G در سیستم‌های MARL
  • 46. سنجش تأثیرات زیست‌محیطی
  • 47. سنجش قابلیت اطمینان و مقاومت در برابر خرابی‌ها
  • 48. مقیاس‌بندی الگوریتم‌های MARL برای کلان‌شهرهای بزرگ
  • 49. تکنیک‌های بهینه‌سازی به‌کاررفته بر روی GPU/TPU
  • 50. استفاده از کامپیوترهای لبه‌ای برای پردازش MARL در شبکه‌های 5G
  • 51. توزین بار بین پردازش مرکزی و لبه‌ای
  • 52. بهینه‌سازی استفاده از پهناband شبکه 5G برای انتقال داده‌ها
  • 53. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های مولدانه (Generative MARL)
  • 54. مدل‌های MARL مبتنی بر یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی (Graph Neural Networks)
  • 55. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری عمیق مبتنی بر شبکه‌های عصبی (Graph RL)
  • 56. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی (Policy Gradient with GNNs)
  • 57. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی (Actor-Critic با GNNs)
  • 58. مسائل حریم خصوصی داده‌های ترافیک
  • 59. چارچوب‌های قانونی برای سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 60. اثرات اجتماعی به‌کارگیری MARL در مدیریت ترافیک
  • 61. ملاحظات عدالت و دسترسی عادلانه به خدمات حمل و نقل
  • 62. ادغام 6G و فناوری‌های بعدی در مدیریت حمل و نقل هوشمند
  • 63. راهکارهای پیشنهادی برای سیستم‌های حمل و نقل شهری در دهه آینده
  • 64. چشم‌انداز یادگیری تقویتی چندعامله با استفاده از شبکه‌های عصبی (Future of MARL in Smart Cities)
  • 65. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های MARL (MPE, PettingZoo)
  • 66. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های 5G (5G-NR, OpenAirInterface)
  • 67. تنظیم محیط‌های MARL با استفاده از Gym-Parallel
  • 68. استفاده از ROS برای مدل‌سازی ترافیک شهری
  • 69. استفاده از Mininet-EXT برای شبیه‌سازی شبکه‌های 5G
  • 70. استفاده از TensorFlow Agents و PyTorch for MARL
  • 71. استفاده از Ray RLlib برای آموزش MARL مقیاس‌پذیر
  • 72. پروژه 1: پیاده‌سازی Q-Learning همزمان برای بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی و رانندگی
  • 73. پروژه 2: آموزش Actor-Critic برای مسیریابی خودروهای عمومی
  • 74. پروژه 3: طراحی پروتکل‌های ارتباطی برای MARL مبتنی بر 5G
  • 75. پروژه 4: آزمایش مقیاس‌پذیری با استفاده از داده‌های ترافیک چندکلان‌شهری
  • 76. پروژه 5: تحلیل تأثیرات زیست‌محیطی با استفاده از مدل‌های MARL
  • 77. ساختار ارزیابی دوره
  • 78. تفسیر داده‌های ارزیابی
  • 79. دستیابی به گواهینامه
  • 80. مرور کلید نکات دوره
  • 81. ارائه منابع بیشتر و مطالعات آینده
  • 82. جلسه پرسش و پاسخ

📚 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.