کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله برای هماهنگی ربات‌های امدادگر با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله برای هماهنگی ربات‌های امدادگر

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های جستجو و نجات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم عامل و محیط
  • 3. حالت، عمل و پاداش
  • 4. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 5. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 6. روش‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 7. یادگیری اکتشافی در برابر بهره‌برداری
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 9. Q-Learning
  • 10. SARSA
  • 11. Deep Q-Networks (DQN)
  • 12. Policy Gradient Methods
  • 13. Actor-Critic Methods
  • 14. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 15. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 16. چالش‌های MARL: غیر ایستا بودن محیط
  • 17. چالش‌های MARL: پیچیدگی فضای حالت-عمل
  • 18. چالش‌های MARL: عدم قطعیت
  • 19. انواع سناریوهای MARL
  • 20. سناریوهای همکاری (Cooperative)
  • 21. سناریوهای رقابتی (Competitive)
  • 22. سناریوهای ترکیبی (Mixed)
  • 23. معماری‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 24. مرکزگرا (Centralized)
  • 25. غیرمتمرکز (Decentralized)
  • 26. نیمه‌متمرکز (Decentralized with Centralized Training)
  • 27. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 28. Independent Q-Learning (IQL)
  • 29. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 30. QMIX
  • 31. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 32. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 33. تکنیک‌های هماهنگی در MARL
  • 34. ارتباط بین عامل‌ها
  • 35. مدل‌سازی عامل‌های دیگر
  • 36. یادگیری پیام‌ها
  • 37. استفاده از حافظه مشترک
  • 38. هماهنگی مبتنی بر مشاهده
  • 39. هماهنگی مبتنی بر برنامه‌ریزی
  • 40. کاربرد ربات‌های امدادگر
  • 41. نقش ربات‌ها در حوادث
  • 42. چالش‌های محیط‌های امداد و نجات
  • 43. نیاز به هماهنگی ربات‌ها در امداد
  • 44. کاربرد MARL در رباتیک امداد
  • 45. مدل‌سازی محیط امداد برای MARL
  • 46. تعریف حالت، عمل و پاداش برای ربات‌های امدادگر
  • 47. طراحی تابع پاداش برای هماهنگی امداد
  • 48. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای ربات‌های امدادگر
  • 49. شبیه‌سازی سناریوهای امداد و نجات
  • 50. ارزیابی عملکرد ربات‌های امدادگر هماهنگ
  • 51. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL در سناریوهای امداد
  • 52. بهبود قابلیت اطمینان ربات‌های امدادگر
  • 53. توسعه ربات‌های امدادگر هوشمند
  • 54. کاربرد MARL در مسیریابی ربات‌های امدادگر
  • 55. کاربرد MARL در شناسایی و جستجوی مصدومان
  • 56. کاربرد MARL در حمل و جابجایی مصدومان
  • 57. کاربرد MARL در مقابله با موانع در محیط امداد
  • 58. کاربرد MARL در مدیریت منابع در عملیات امداد
  • 59. کاربرد MARL در یادگیری وظایف پیچیده امداد
  • 60. تکنیک‌های افزایش مقیاس‌پذیری در MARL برای رباتیک امداد
  • 61. یادگیری سلسله مراتبی در MARL برای رباتیک امداد
  • 62. تقویت یادگیری در MARL با استفاده از شبیه‌سازی
  • 63. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های MARL
  • 64. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنال در MARL برای رباتیک امداد
  • 65. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی در MARL برای رباتیک امداد
  • 66. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله در رباتیک امداد
  • 67. ملاحظات اخلاقی در استفاده از ربات‌های امدادگر هوشمند
  • 68. امنیت سایبری در سیستم‌های رباتیک امداد
  • 69. استانداردهای فنی برای ربات‌های امدادگر
  • 70. چارچوب‌های قانونی برای استفاده از ربات‌های امدادگر
  • 71. آموزش و تربیت نیروی متخصص برای کار با ربات‌های امدادگر
  • 72. آینده‌پژوهی در حوزه رباتیک امداد و نجات
  • 73. نقش هوش مصنوعی در ارتقاء عملیات امداد
  • 74. پژوهش‌های پیشرو در زمینه MARL برای رباتیک
  • 75. پروژه‌های عملیاتی ربات‌های امدادگر هماهنگ
  • 76. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
  • 77. مبانی ریاضیات مورد نیاز برای MARL
  • 78. مبانی آمار و احتمالات
  • 79. مبانی جبر خطی
  • 80. مبانی بهینه‌سازی
  • 81. مبانی نظریه بازی‌ها
  • 82. کاربرد MARL در سناریوهای پیچیده امداد
  • 83. مدل‌سازی عدم قطعیت در محیط امداد
  • 84. یادگیری سیاست‌های مقاوم در برابر خطا
  • 85. توسعه سیستم‌های تصمیم‌گیری توزیع‌شده
  • 86. هماهنگی ربات‌ها در عملیات جستجوی گروهی
  • 87. هماهنگی ربات‌ها در عملیات پاکسازی آلودگی
  • 88. هماهنگی ربات‌ها در عملیات اطفا حریق
  • 89. هماهنگی ربات‌ها در عملیات امداد در مناطق کوهستانی
  • 90. هماهنگی ربات‌ها در عملیات امداد در مناطق شهری تخریب‌شده
  • 91. هماهنگی ربات‌ها در عملیات امداد در فضاهای بسته
  • 92. کاربرد MARL در طراحی ربات‌های امدادگر نسل جدید
  • 93. یادگیری از طریق تعامل با انسان در عملیات امداد
  • 94. ارزیابی ریسک در عملیات رباتیک امداد
  • 95. نقش داده‌های بزرگ در آموزش مدل‌های MARL برای رباتیک امداد
  • 96. فناوری‌های نوظهور در رباتیک امداد
  • 97. کاربرد واقعیت افزوده و مجازی در کنترل و هماهنگی ربات‌های امدادگر
  • 98. تعامل ربات‌های امدادگر با زیرساخت‌های هوشمند شهری
  • 99. آموزش عمیق تقویتی چندعامله با استفاده از داده‌های واقعی
  • 100. مدیریت بحران با استفاده از ربات‌های امدادگر هوشمند
تگ‌ها: MARL ربات امدادگر ربات جستجو و نجات رباتیک کنترل توزیع شده کنترل ربات هماهنگی ربات هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.