کتاب MARL برای کنترل سیستم‌های چندرباته 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 MARL برای کنترل سیستم‌های چندرباته

موضوع کلی: یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: یادگیری تقویتی برای سیستم‌های با چندین عامل

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندرباتی
  • 4. چالش‌های کنترل سیستم‌های چندرباتی
  • 5. مقدمه‌ای بر MARL
  • 6. محیط‌های چندرباتی: تعریف و انواع
  • 7. نمایندگی حالت و عمل در MARL
  • 8. تابع پاداش در سیستم‌های چندرباتی
  • 9. یادگیری ارزش در MARL
  • 10. یادگیری سیاست در MARL
  • 11. روش‌های مبتنی بر ارزش در MARL: Q-Learning چندعامله
  • 12. روش‌های مبتنی بر سیاست در MARL: Policy Gradient چندعامله
  • 13. الگوریتم‌های Actor-Critic چندعامله
  • 14. همکاری و رقابت در MARL
  • 15. تئوری بازی و کاربرد آن در MARL
  • 16. مفهوم تعادل نش در سیستم‌های چندرباتی
  • 17. استراتژی‌های دستیابی به تعادل نش
  • 18. یادگیری ارتباطات بین ربات‌ها
  • 19. ارتباطات صریح و ضمنی در MARL
  • 20. استفاده از شبکه‌های عصبی در MARL
  • 21. یادگیری عمیق تقویتی چندعامله (Deep MARL)
  • 22. الگوریتم‌های Deep Q-Network (DQN) چندعامله
  • 23. الگوریتم‌های Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) چندعامله
  • 24. الگوریتم‌های Proximal Policy Optimization (PPO) چندعامله
  • 25. چالش‌های پایداری یادگیری در MARL
  • 26. تکنیک‌های کاهش واریانس در MARL
  • 27. یادگیری متمرکز و غیرمتمرکز در MARL
  • 28. یادگیری متمرکز با اجرای غیرمتمرکز (Centralized Training with Decentralized Execution)
  • 29. استفاده از حافظه تجربی (Experience Replay) در MARL
  • 30. کاوش و بهره‌برداری در MARL
  • 31. استراتژی‌های کاوش هماهنگ
  • 32. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL
  • 33. بهینه‌سازی چندهدفه در MARL
  • 34. یادگیری با پاداش پراکنده (Sparse Reward) در MARL
  • 35. یادگیری سلسله مراتبی در MARL
  • 36. کنترل سیستم‌های چندرباتی در محیط‌های پویا
  • 37. مدل‌سازی عدم قطعیت در MARL
  • 38. یادگیری مقاوم در برابر نویز و اختلال
  • 39. یادگیری با اطلاعات ناقص
  • 40. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 41. معیارهای ارزیابی در سیستم‌های چندرباتی
  • 42. سناریوهای کاربردی MARL: رباتیک صنعتی
  • 43. سناریوهای کاربردی MARL: رباتیک اکتشافی
  • 44. سناریوهای کاربردی MARL: رباتیک امداد و نجات
  • 45. سناریوهای کاربردی MARL: سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 46. سناریوهای کاربردی MARL: کشاورزی دقیق
  • 47. برنامه‌ریزی مسیر چندرباتی
  • 48. اجتناب از برخورد در سیستم‌های چندرباتی
  • 49. هماهنگی وظایف بین ربات‌ها
  • 50. تخصیص وظایف بهینه در MARL
  • 51. یادگیری سازگاری با تغییرات محیطی
  • 52. یادگیری در محیط‌های غیرایستا
  • 53. یادگیری با استفاده از شبیه‌سازی
  • 54. انتقال یادگیری از شبیه‌سازی به دنیای واقعی
  • 55. روش‌های کاهش شکاف شبیه‌سازی به واقعیت
  • 56. یادگیری تقویتی چندعامله در روبات‌های پرنده
  • 57. یادگیری تقویتی چندعامله در روبات‌های دریایی
  • 58. یادگیری تقویتی چندعامله در روبات‌های زمینی
  • 59. یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 60. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های انرژی هوشمند
  • 61. امنیت در MARL: حملات و دفاع‌ها
  • 62. حریم خصوصی در MARL: محافظت از داده‌ها
  • 63. تفسیرپذیری در MARL: درک تصمیمات ربات‌ها
  • 64. یادگیری تقویتی چندعامله و اخلاق
  • 65. آینده MARL: چالش‌ها و فرصت‌ها
تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های رباتیک رباتیک پیشرفته سیستم‌های چندرباته کنترل ربات کنترل هوشمند هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.