اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: گامی به سوی حمل و نقل هوشمند ملی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: گامی به سوی حمل و نقل هوشمند ملی

تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بهینه‌سازی ترافیک حمل و نقل ملی حمل و نقل هوشمند سیستم‌های حمل و نقل مدیریت ترافیک هوش مصنوعی ترافیک هوشمندسازی شهرها 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 یادگیری تقویتی چندعامله: گامی به سوی حمل و نقل هوشمند ملی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس ملی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. عناصر اصلی یک سیستم یادگیری تقویتی
  • 3. محیط و عامل در یادگیری تقویتی
  • 4. انواع سیگنال‌های پاداش
  • 5. تابع ارزش و سیاست
  • 6. روش‌های مبتنی بر ارزش
  • 7. روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 8. الگوریتم Q-Learning
  • 9. الگوریتم SARSA
  • 10. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 11. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 12. توابع فعال‌سازی رایج در شبکه‌های عصبی
  • 13. بهینه‌سازها و تنظیم نرخ یادگیری
  • 14. مقدمه‌ای بر TensorFlow و PyTorch
  • 15. پیاده‌سازی Q-Learning با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 16. مسائل مربوط به پایداری یادگیری
  • 17. اکتشاف و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 18. استراتژی‌های اکتشاف
  • 19. تابع پاداش طراحی
  • 20. مدل‌سازی محیط‌های پیچیده
  • 21. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
  • 22. روش‌های تقریب تابع (Function Approximation)
  • 23. روش‌های مبتنی بر مدل (Model-Based Reinforcement Learning)
  • 24. روش‌های سیاست‌گرادیان (Policy Gradient Methods)
  • 25. الگوریتم REINFORCE
  • 26. روش‌های Actor-Critic
  • 27. یادگیری تقویتی موازی
  • 28. یادگیری چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 29. هماهنگی و رقابت در یادگیری چندعامله
  • 30. بازی‌های مجموع صفر (Zero-Sum Games)
  • 31. بازی‌های غیرمجموع صفر (Non-Zero-Sum Games)
  • 32. یادگیری تقویتی در شبکه‌های ترافیکی
  • 33. مدل‌سازی ترافیک شهری
  • 34. بهینه‌سازی چراغ‌های راهنمایی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 35. مدیریت جریان ترافیک
  • 36. پیش‌بینی ترافیک با استفاده از یادگیری ماشین
  • 37. یادگیری تقویتی برای ناوگان حمل و نقل عمومی
  • 38. بهینه‌سازی مسیر اتوبوس‌ها و تاکسی‌ها
  • 39. مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 40. تخصیص منابع در حمل و نقل هوشمند
  • 41. یادگیری تقویتی برای وسایل نقلیه خودران
  • 42. کنترل حرکت وسایل نقلیه خودران
  • 43. تصمیم‌گیری در شرایط ترافیکی مختلف
  • 44. تشخیص اشیا و موانع
  • 45. ادغام یادگیری تقویتی با سیستم‌های ناوبری
  • 46. ایمنی در یادگیری تقویتی برای وسایل نقلیه خودران
  • 47. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 48. کاهش آلودگی هوا با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 49. تحلیل داده‌های ترافیکی
  • 50. استخراج الگوها از داده‌های ترافیکی
  • 51. پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل
  • 52. مدل‌سازی رفتار رانندگان
  • 53. یادگیری تقویتی و سیستم‌های ITS (Intelligent Transportation Systems)
  • 54. ارتباطات بین وسایل نقلیه (V2V) و زیرساخت (V2I)
  • 55. امنیت سایبری در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 56. چالش‌ها و فرصت‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در مقیاس بزرگ
  • 57. ملاحظات اخلاقی در استفاده از یادگیری تقویتی در حمل و نقل
  • 58. استانداردهای ایمنی و قانونی برای سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 59. آینده یادگیری تقویتی در حمل و نقل
  • 60. تکنیک‌های پیشرفته یادگیری تقویتی
  • 61. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی
  • 62. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 63. یادگیری تقویتی با حافظه (Reinforcement Learning with Memory)
  • 64. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 65. تکنیک‌های شبیه‌سازی برای آموزش یادگیری تقویتی
  • 66. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 67. بهینه‌سازی پارامترهای یادگیری تقویتی
  • 68. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای یادگیری تقویتی
  • 69. روش‌های کاهش ابعاد داده
  • 70. یادگیری تقویتی با داده‌های محدود
  • 71. یادگیری تقویتی مقاوم (Robust Reinforcement Learning)
  • 72. یادگیری تقویتی و حریم خصوصی داده‌ها
  • 73. استفاده از یادگیری تقویتی در مدیریت زنجیره تامین حمل و نقل
  • 74. بهینه‌سازی لجستیک و توزیع کالا
  • 75. پیش‌بینی اختلالات در زنجیره تامین
  • 76. یادگیری تقویتی و برنامه‌ریزی حمل و نقل بین شهری
  • 77. بهینه‌سازی مسیرهای قطار و هواپیما
  • 78. مدیریت ظرفیت فرودگاه‌ها
  • 79. ارزیابی ریسک در حمل و نقل
  • 80. یادگیری تقویتی و مدیریت بحران در حمل و نقل
  • 81. پاسخ به حوادث و سوانح ترافیکی
  • 82. بهینه‌سازی تخلیه جمعیت در شرایط اضطراری
  • 83. یادگیری تقویتی و طراحی سیستم‌های حمل و نقل آینده
  • 84. توسعه شهرهای هوشمند و پایدار
  • 85. نقش یادگیری تقویتی در حمل و نقل عمومی آینده

📚 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.