کتاب طراحی سیستم‌های هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های بازرسی سازه‌های نفتی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی سیستم‌های هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های بازرسی سازه‌های نفتی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف بازرسی و تعمیر سازه‌های نفتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر رباتیک بازرسی سازه‌های نفتی
• 2. مبانی سیستم‌های هوشمند
• 3. مفاهیم اولیه یادگیری تقویتی
• 4. مدل‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
• 5. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 6. معماری‌های پایه در MARL
• 7. مدل‌های عامل-محیط در MARL
• 8. انواع محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله
• 9. روش‌های مبتنی بر ارزش در MARL
• 10. روش‌های مبتنی بر سیاست در MARL
• 11. روش‌های ترکیبی در MARL
• 12. قابلیت مشاهده کامل در مقابل مشاهده محدود
• 13. مسائل هماهنگی و رقابت در MARL
• 14. طراحی توابع پاداش برای ربات‌های بازرسی
• 15. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
• 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای درک تصویر
• 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای دنباله‌های زمانی
• 18. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (MADRL)
• 19. الگوریتم‌های Actor-Critic در MADRL
• 20. مقایسه الگوریتم‌های MADRL
• 21. انتخاب معماری مناسب برای ربات‌های بازرسی
• 22. سنسورهای مورد استفاده در ربات‌های بازرسی
• 23. دوربین‌ها و پردازش تصویر
• 24. لیدار و نقشه‌برداری محیطی
• 25. حسگرهای اولتراسونیک و تشخیص موانع
• 26. حسگرهای فشار و دما
• 27. سیستم‌های ناوبری برای ربات‌های خودمختار
• 28. موقعیت‌یابی و نقشه‌برداری همزمان (SLAM)
• 29. تکنیک‌هایSLAM مبتنی بر بینایی
• 30. تکنیک‌هایSLAM مبتنی بر لیدار
• 31. سیستم‌های کنترل حرکت ربات
• 32. کنترل پیش‌بین مدل (MPC)
• 33. کنترل PID برای ربات‌ها
• 34. بهینه‌سازی مسیر ربات‌های بازرسی
• 35. مسائل برنامه‌ریزی مسیر در محیط‌های پویا
• 36. الگوریتم‌های جستجوی مسیر A* و D*
• 37. ملاحظات ایمنی در ناوبری ربات‌های بازرسی
• 38. طراحی سخت‌افزار ربات‌های بازرسی
• 39. بدنه و شاسی ربات
• 40. سیستم‌های محرکه و چرخ‌ها
• 41. بازوهای رباتیک و گریپرها
• 42. باتری و مدیریت انرژی
• 43. ارتباطات بی‌سیم در ربات‌های بازرسی
• 44. پروتکل‌های ارتباطی
• 45. امنیت ارتباطات بی‌سیم
• 46. مدیریت داده‌های جمع‌آوری شده
• 47. نرم‌افزارهای شبیه‌سازی رباتیک
• 48. ROS (Robot Operating System)
• 49. Gazebo برای شبیه‌سازی محیط
• 50. Webots برای شبیه‌سازی رباتیک
• 51. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی برای سازه‌های نفتی
• 52. تولید مدل‌های سه‌بعدی سازه‌ها
• 53. شبیه‌سازی شرایط محیطی (باد، موج)
• 54. اعتبارسنجی مدل‌های شبیه‌سازی
• 55. آموزش عامل‌های MARL در محیط شبیه‌سازی
• 56. استراتژی‌های اکتشاف در MARL
• 57. تکنیک‌های جلوگیری از همگرایی نامطلوب
• 58. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
• 59. یادگیری تقویتی در حضور عدم قطعیت
• 60. مدل‌سازی عدم قطعیت سنسورها
• 61. مدل‌سازی عدم قطعیت در محیط
• 62. تکنیک‌های Robust MARL
• 63. ارزیابی عملکرد ربات‌های بازرسی
• 64. معیارهای ارزیابی پوشش بازرسی
• 65. معیارهای ارزیابی دقت بازرسی
• 66. معیارهای ارزیابی زمان بازرسی
• 67. معیارهای ارزیابی مصرف انرژی
• 68. پیاده‌سازی سیستم‌های MARL بر روی سخت‌افزار
• 69. چالش‌های انتقال از شبیه‌سازی به واقعیت
• 70. کالیبراسیون سنسورها و عملگرها
• 71. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای سخت‌افزار محدود
• 72. ملاحظات اخلاقی در رباتیک هوشمند
• 73. مسئولیت‌پذیری سیستم‌های خودمختار
• 74. حریم خصوصی داده‌ها در ربات‌های بازرسی
• 75. کاربردهای پیشرفته MARL در بازرسی
• 76. بازرسی سازه‌های زیر آب
• 77. بازرسی خطوط لوله
• 78. بازرسی مخازن ذخیره
• 79. بازرسی سکوهای نفتی
• 80. سیستم‌های تشخیص و پیش‌بینی نقص
• 81. یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های بازرسی
• 82. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
• 83. طبقه‌بندی و پیش‌بینی انواع نقص
• 84. پیش‌بینی عمر مفید سازه‌ها
• 85. سیستم‌های هشدار و اطلاع‌رسانی
• 86. ادغام با سیستم‌های مدیریت دارایی
• 87. تعمیر و نگهداری پیش‌بینانه
• 88. توسعه نسل بعدی ربات‌های بازرسی
• 89. ربات‌های خودتکثیر شونده
• 90. ربات‌های نرم و انعطاف‌پذیر
• 91. هوش جمعی در ربات‌های بازرسی
• 92. ملاحظات حقوقی و مقرراتی مربوط به ربات‌های صنعتی
• 93. استانداردهای بین‌المللی بازرسی سازه‌ها
• 94. قوانین و مقررات ایمنی در صنعت نفت
• 95. تطابق با الزامات شرعی در حوزه فناوری
• 96. اصول فقهی ناظر بر فناوری‌های نوین
• 97. چارچوب‌های فقهی برای هوش مصنوعی
• 98. ملاحظات فقهی در استفاده از ربات‌ها
• 99. تأثیر فناوری بر نیروی کار و اشتغال
• 100. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی