کتاب آموزش طراحی و پیاده‌سازی خودروهای خودران در محیط شبیه‌ساز Unity و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش طراحی و پیاده‌سازی خودروهای خودران در محیط شبیه‌ساز Unity و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبیه‌سازی سیستم‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه در سیستم‌های خودران
  • 2. آشنایی با محیط توسعه یونیتی برای شبیه‌سازی فیزیکی
  • 3. نصب و پیکربندی ابزارهای ML-Agents در محیط Unity
  • 4. مفاهیم بنیادی در یادگیری تقویتی و عامل‌های هوشمند
  • 5. طراحی مدل سه‌بعدی خودرو در محیط نرم‌افزاری
  • 6. پیاده‌سازی مدل‌های فیزیکی و حرکتی خودرو
  • 7. تعریف محیط شبیه‌سازی و فضای تعامل عامل
  • 8. بررسی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای کنترل حرکت
  • 9. طراحی فضای مشاهده برای عامل‌های هوشمند
  • 10. تعریف توابع پاداش و جریمه در یادگیری تقویتی
  • 11. ایجاد سنسورهای مجازی برای تشخیص موانع
  • 12. پیاده‌سازی الگوریتم حرکت در مسیر مستقیم
  • 13. آموزش تشخیص لبه‌های جاده و علائم مسیر
  • 14. بهینه‌سازی مدل برای تعادل در پیچ‌ها
  • 15. مفاهیم شبکه‌های عصبی عمیق در تصمیم‌گیری خودرو
  • 16. پیاده‌سازی شبکه عصبی برای پیش‌بینی فرمان
  • 17. مدیریت برخورد و بازنشانی محیط پس از تصادف
  • 18. استفاده از داده‌های سنسور برای تخمین سرعت بهینه
  • 19. آموزش سیستم ترمز خودکار در شرایط بحرانی
  • 20. ارزیابی عملکرد مدل در شرایط مختلف محیطی
  • 21. پیاده‌سازی یادگیری با تقلید برای تسریع در آموزش
  • 22. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود پایداری سیستم
  • 23. تحلیل و تفسیر نمودارهای یادگیری در TensorBoard
  • 24. پیاده‌سازی منطق عبور از موانع متحرک
  • 25. یکپارچه‌سازی سیستم‌های تصمیم‌گیر و حرکتی
  • 26. تست و اعتبارسنجی مدل در مسیرهای پیچیده
  • 27. روش‌های کاهش خطای مدل در محیط‌های نویزی
  • 28. بهینه‌سازی مصرف منابع در شبیه‌سازی‌های بزرگ
  • 29. ارتقای مدل برای حرکت در شرایط جوی شبیه‌سازی‌شده
  • 30. مستندسازی و استخراج نتایج از محیط شبیه‌سازی
  • 31. اخلاق در توسعه سیستم‌های هوشمند و ایمنی کاربر
  • 32. بررسی محدودیت‌های شبیه‌سازی در مقایسه با دنیای واقعی
  • 33. روش‌های انتقال دانش از محیط مجازی به سخت‌افزار
  • 34. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های خودران در مقیاس کوچک
  • 35. آینده فناوری‌های خودران و نقش هوش مصنوعی در حمل‌ونقل هوشمند
تگ‌ها: Unity ML-Agents برنامه‌نویسی بازی پردازش هوشمند خودروهای خودران شبیه‌سازی رایانه‌ای مهندسی رباتیک هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری ماشین یونیتی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.