دوره یادگیری تقویتی چندعامله: روش‌های توزیع‌شده و متمرکز همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

1,990,000 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 497,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله: روش‌های توزیع‌شده و متمرکز

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف نگهداری و تعمیر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) و چالش‌های محیط‌های چندعاملی
  • 2. فرمول‌بندی بازی‌های مارکوف (Markov Games) و فرایندهای تصمیم‌گیری تصادفی چندعامله
  • 3. چالش‌های غیرایستا بودن محیط (Non-stationarity) و همگرایی در MARL
  • 4. مبانی یادگیری تقویتی تک‌عامله و تعمیم آن به سیستم‌های چندعامله
  • 5. روش‌های متمرکز: آموزش متمرکز و اجرای متمرکز (Centralized Training and Execution)
  • 6. محدودیت‌های رویکردهای کاملاً متمرکز در کنترل رباتیک و مقیاس‌پذیری
  • 7. روش‌های کاملاً غیرمتمرکز: Independent Q-Learning (IQL) و چالش‌های همگرایی آن
  • 8. الگوی آموزش متمرکز با اجرای غیرمتمرکز (CTDE: Centralized Training with Decentralized Execution)
  • 9. الگوریتم Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 10. توسعه MADDPG برای فضاهای کنش پیوسته در کنترل ربات‌های صنعتی
  • 11. الگوریتم‌های برپایه Q-mix و QTRAN برای تجزیه پاداش (Credit Assignment)
  • 12. تجزیه ارزش با VDN (Value-Decomposition Networks) در محیط‌های همکاری
  • 13. روش‌های چندعامله بر پایه بهینه‌سازی سیاست پروگزیمال (MAPPO)
  • 14. ارتباطات بین عاملی (Inter-agent Communication) و پروتکل‌های یادگیری ارتباط
  • 15. مکانیزم‌های توجه (Attention Mechanisms) در یادگیری تقویتی چندعامله (MAAC)
  • 16. مدل‌سازی گراف در سیستم‌های چندعامله با Graph Neural Networks (GNNs)
  • 17. روش‌های توزیع‌شده چندعامله بر پایه اجماع و اشتراک‌گذاری پارامترها
  • 18. تخصیص هوشمند وظایف نگهداری و تعمیرات در ربات‌های صنعتی همکار
  • 19. مسیریابی تعاملی و اجتناب از برخورد چند ربات در محیط‌های کارخانه‌ای
  • 20. مدل‌سازی نادیده‌انگاری جزئی محیط با POSG (Partially Observable Stochastic Games)
  • 21. یادگیری تقویتی چندعامله رقابتی، همکارانه و مختلط
  • 22. تخصیص پاداش و مسئله سهم‌دهی عادلانه (Credit Assignment Problem) در تیمی از ربات‌ها
  • 23. محیط‌های شبیه‌سازی برای رباتیک چندعامله (PettingZoo, Ray Rllib, Isaac Gym)
  • 24. پیاده‌سازی الگوریتم‌های CTDE در پایتون با PyTorch
  • 25. مقاوم‌سازی الگوریتم‌های MARL در برابر اختلالات ارتباطی و تاخیر در شبکه
  • 26. پروژه پایانی: شبیه‌سازی و کنترل تیمی از ربات‌های صنعتی برای تعمیرات خودکار
✦ مجموعه ویژه یادگیری

یک دوره، چند مسیر برای یادگیری بهتر

کتاب‌های آموزشی، محتوای صوتی و تصویری و دسترسی به سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مجموعه‌ای برای مطالعه، تمرین و تثبیت آموخته‌ها.

📚 محتوای متنی 🎧 صوت و ویدیو 🧠 مرور هوشمند

محتویات بسته آموزشی

مجموعه‌ای از منابع برای شیوه‌های مختلف یادگیری
📚
کتاب نکته‌های خودمانی
نسخه PDF با زبان ساده، روان و کاربردی برای یادگیری راحت‌تر مفاهیم.
PDF · بیان ساده
📘
کتاب نکته‌های رسمی فارسی
نسخه PDF با نگارش استاندارد، بیان دقیق و رویکرد علمی.
PDF · نگارش رسمی
❓
کتاب پرسش و پاسخ تشریحی
نسخه PDF برای مرور مفاهیم و آشنایی با پاسخ‌های توضیحی.
PDF · یادگیری مفهومی
✅
کتاب پرسش‌های چهارگزینه‌ای
نسخه PDF برای تمرین، سنجش آموخته‌ها و آمادگی بیشتر.
PDF · تمرین و سنجش
🎧
پادکست‌های صوتی فارسی
محتوای صوتی برای یادگیری و مرور مطالب در زمان‌های مختلف.
محتوای صوتی
🎬
ویدیوهای آموزشی فارسی
محتوای ویدیویی برای تکمیل تجربه یادگیری و درک بهتر مطالب.
محتوای ویدیویی
💻
اکانت سامانه آنلاین فلش‌کارت
دسترسی به نرم‌افزار آنلاین فلش‌کارت ویژه این دوره برای تمرین و مرور مطالب.
دسترسی آنلاین
🎓
گواهی پایان دوره
امکان دریافت گواهی پس از تکمیل فعالیت‌های لازم در سامانه و طی مراحل تأیید.
پس از تکمیل شرایط
💾
بسته فیزیکی روی فلش مموری
این محصول به‌صورت فلش مموری حاوی فایل‌های آموزشی، محتوای صوتی و ویدیویی ارائه می‌شود.
تحویل فیزیکی
نکته: استفاده از سامانه آنلاین فلش‌کارت به اتصال اینترنت نیاز دارد؛ محتوای قابل استفاده آفلاین به نوع فایل‌های موجود در بسته بستگی دارد.
SMART LEARNING

🌐 سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مرور هدفمند و هوشمند

اکانت ارائه‌شده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلش‌کارت ویژه این دوره را فراهم می‌کند. این سامانه از الگوریتم زمان‌بندی مرور SM-2 استفاده می‌کند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم می‌کند.

به این ترتیب، کارت‌های دشوارتر می‌توانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسب‌تری داشته باشید.

🧠
مرور زمان‌بندی‌شده
📈
پیگیری پیشرفت
🔄
تمرین و تکرار هدفمند
📚 حجم آموزشی دوره
هزاران
فلش‌کارت آموزشی، به‌صورت تقریبی
۶۰ ساعت
مدت‌زمان معادل برآوردشده آموزشی

مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.

🏅

گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین

گواهی فارسی و انگلیسی · لینک اختصاصی · QR Code

پس از تکمیل فعالیت‌های لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر می‌شود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.

⚖️ توضیح مهم درباره گواهی پایان دوره

این گواهی صرفاً به‌عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.

تجربه‌ای کامل‌تر برای مطالعه، تمرین و یادگیری
express24.ir
تگ‌ها: CTDE MARL Multi-Agent Reinforcement Learning PyTorch QMIX الگوریتم MADDPG الگوریتم MAPPO پایتون رباتیک صنعتی روش‌های متمرکز و توزیع‌شده کنترل ربات همکار هماهنگی ربات‌ها یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.