دوره مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های خودمختار 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 مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های خودمختار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های خودمختار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: پاداش، حالت، اقدام
  • 4. محیط‌های چندعامله: ویژگی‌ها و چالش‌ها
  • 5. انواع محیط‌های چندعامله
  • 6. مفهوم همکاری و رقابت در MARL
  • 7. بازی‌های جمع‌بندی (Sum-Game) و بازی‌های با جمع صفر (Zero-Sum Game)
  • 8. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 9. Q-Learning در محیط‌های تک‌عامله
  • 10. Deep Q-Network (DQN) و کاربردهای آن
  • 11. مقدمه‌ای بر سیاست‌گرادیان (Policy Gradient)
  • 12. Policy Gradient در محیط‌های تک‌عامله
  • 13. چالش‌های استفاده از RL تک‌عامله در محیط‌های چندعامله
  • 14. مفاهیم اساسی تئوری بازی
  • 15. استراتژی‌های تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 16. یادگیری تقویتی مستقل (Independent Reinforcement Learning - IRL)
  • 17. محدودیت‌های IRL و مشکل عدم‌ثبات
  • 18. روش‌های هماهنگ‌سازی مرکزی (Centralized Training with Decentralized Execution - CTDE)
  • 19. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 20. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 21. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 22. QMIX: Monotonic Value Function Factorisation
  • 23. مقدمه‌ای بر ارتباطات در MARL
  • 24. یادگیری ارتباطات از طریق RL
  • 25. استفاده از شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی ارتباطات
  • 26. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 27. روش‌های اکتشاف در محیط‌های چندعامله
  • 28. یادگیری تقویتی چندعامله با مشاهده جزئی (Partial Observability)
  • 29. استفاده از حافظه در MARL
  • 30. مدل‌سازی رفتارهای حریف در MARL
  • 31. یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 32. کنترل چند رباتی با MARL: مسیریابی
  • 33. کنترل چند رباتی با MARL: اجتناب از برخورد
  • 34. کنترل چند رباتی با MARL: تقسیم وظایف
  • 35. شبیه‌سازی محیط‌های رباتیک برای MARL
  • 36. استفاده از ROS (Robot Operating System) در MARL
  • 37. پیاده‌سازی MARL در ربات‌های واقعی
  • 38. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در رباتیک
  • 39. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی چندعامله (Hierarchical MARL)
  • 40. استفاده از یادگیری انتقال (Imitation Learning) در MARL
  • 41. یادگیری تقویتی چندعامله با استفاده از یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 42. یادگیری تقویتی چندعامله و اخلاق در رباتیک
✦ 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: Deep Reinforcement Learning MARL Multi-Agent Systems ROS بازی‌های چندعامله ربات‌های خودمختار رباتیک کنترل ربات نظریه بازی هوش جمعی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری تقویتی در رباتیک یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.