اکسپرس 24
کتاب اصول و مبانی یادگیری تقویتی چندعامله برای متخصصان حوزه انرژی

کتاب اصول و مبانی یادگیری تقویتی چندعامله برای متخصصان حوزه انرژی

تگ‌ها: MARL انرژی بهینه‌سازی انرژی سیستم‌های توزیع انرژی متخصصان انرژی مدیریت انرژی منابع انرژی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی 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 اصول و مبانی یادگیری تقویتی چندعامله برای متخصصان حوزه انرژی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت توزیع انرژی از منابع فسیلی پاک

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یک سیستم یادگیری تقویتی
  • 4. مدل‌سازی محیط در یادگیری تقویتی
  • 5. تابع پاداش و طراحی آن
  • 6. سیاست‌ها (Policies) در یادگیری تقویتی
  • 7. ارزش‌ها (Values) و تابع ارزش
  • 8. معادله بلمن (Bellman Equation)
  • 9. روش‌های حل معادلات بلمن
  • 10. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 11. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست: Policy Gradient
  • 12. تفاوت Q-Learning و Policy Gradient
  • 13. روش‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی
  • 14. روش‌های بهره‌برداری در یادگیری تقویتی
  • 15. تکنیک‌های کاهش واریانس در یادگیری تقویتی
  • 16. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 17. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 18. DQN (Deep Q-Network) و کاربردهای آن
  • 19. Double DQN و بهبود عملکرد
  • 20. Dueling DQN و تفکیک ارزش و مزیت
  • 21. Prioritized Experience Replay
  • 22. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
  • 23. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 24. محیط‌های رقابتی و همکاری در MARL
  • 25. روش‌های هماهنگ‌سازی در MARL
  • 26. یادگیری تقویتی در شبکه‌های برق
  • 27. بهینه‌سازی مدیریت انرژی با یادگیری تقویتی
  • 28. کنترل بار (Load Control) با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 29. مدیریت شبکه‌های هوشمند با یادگیری تقویتی
  • 30. پیش‌بینی تولید انرژی تجدیدپذیر با یادگیری تقویتی
  • 31. بهینه‌سازی سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی
  • 32. یادگیری تقویتی در سیستم‌های گرمایشی و سرمایشی
  • 33. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها
  • 34. یادگیری تقویتی در شبکه‌های توزیع برق
  • 35. استفاده از یادگیری تقویتی برای پایداری شبکه
  • 36. یادگیری تقویتی در بازارهای انرژی
  • 37. پیش‌بینی قیمت انرژی با یادگیری تقویتی
  • 38. مدیریت ریسک در بازارهای انرژی
  • 39. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی ترافیک انرژی
  • 40. تحلیل حساسیت پارامترها در یادگیری تقویتی انرژی
  • 41. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسائل انرژی
  • 42. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 43. ابزارهای شبیه‌سازی یادگیری تقویتی برای انرژی
  • 44. معرفی کتابخانه‌های رایج یادگیری تقویتی (TensorFlow, PyTorch)
  • 45. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی پالایشگاه‌ها
  • 46. مدیریت موجودی سوخت با یادگیری تقویتی
  • 47. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید انرژی
  • 48. یادگیری تقویتی و کاهش آلاینده‌ها در صنعت انرژی
  • 49. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی انرژی
  • 50. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 51. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در صنعت انرژی
  • 52. ملاحظات امنیتی در استفاده از یادگیری تقویتی در انرژی
  • 53. یادگیری تقویتی و اینترنت اشیا در انرژی (IoT)
  • 54. استفاده از یادگیری تقویتی برای مدیریت میکروگریدها
  • 55. یادگیری تقویتی و پاسخگویی تقاضا (Demand Response)
  • 56. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی شبکه‌های خورشیدی
  • 57. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی توربین‌های بادی
  • 58. یادگیری تقویتی و مدیریت باتری‌ها
  • 59. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی سیستم‌های ترکیبی انرژی
  • 60. یادگیری تقویتی و مدیریت خطاهای شبکه
  • 61. روش‌های بهبود پایداری یادگیری تقویتی در محیط‌های پیچیده
  • 62. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی پمپ‌ها و کمپرسورها
  • 63. یادگیری تقویتی و کاهش هزینه‌های عملیاتی در صنعت انرژی
  • 64. یادگیری تقویتی و افزایش بهره‌وری در صنعت انرژی
  • 65. مطالعه موردی: کاربرد یادگیری تقویتی در یک نیروگاه
  • 66. مسائل اخلاقی در استفاده از یادگیری تقویتی در انرژی

📚 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.