کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های در حال یادگیری مستمر در صنعت 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 یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های در حال یادگیری مستمر در صنعت

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف نگهداری و تعمیر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 3. الگوریتم‌های اصلی یادگیری تقویتی
  • 4. فضای حالت و عمل
  • 5. تابع پاداش و سیاست
  • 6. روش‌های مبتنی بر ارزش
  • 7. روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 8. روش‌های ترکیبی یادگیری تقویتی
  • 9. تخمین تابع ارزش
  • 10. تخمین سیاست
  • 11. تکنیک‌های نمونه‌برداری
  • 12. استخراج ویژگی و نمایش حالت
  • 13. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 14. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 15. Q-Learning
  • 16. SARSA
  • 17. Deep Q-Network (DQN)
  • 18. Policy Gradient Methods
  • 19. Actor-Critic Methods
  • 20. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 21. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 22. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 23. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 24. همکاری و رقابت در محیط‌های چندعامله
  • 25. یادگیری مستمر (Continual Learning)
  • 26. مفاهیم کلیدی یادگیری مستمر
  • 27. چالش‌های یادگیری مستمر
  • 28. روش‌های یادگیری مستمر
  • 29. جامعه‌بندی و اکتشاف در یادگیری مستمر
  • 30. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی
  • 31. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 32. مدیریت پیچیدگی در یادگیری تقویتی
  • 33. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 34. یادگیری از داده‌های جمع‌آوری‌شده
  • 35. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 36. محدودیت‌های ایمنی در یادگیری تقویتی
  • 37. یادگیری تقویتی در محیط‌های نامطمئن
  • 38. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Reward Reinforcement Learning)
  • 39. تکنیک‌های اکتشاف برای پاداش‌های پراکنده
  • 40. یادگیری تقویتی با حافظه (Reinforcement Learning with Memory)
  • 41. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) در یادگیری تقویتی
  • 42. یادگیری تقویتی و برنامه‌ریزی (Reinforcement Learning and Planning)
  • 43. ترکیب یادگیری تقویتی و برنامه‌ریزی
  • 44. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 45. کاربردهای یادگیری تقویتی در کنترل ربات
  • 46. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 47. کاربردهای یادگیری تقویتی در توسعه بازی
  • 48. یادگیری تقویتی در صنایع
  • 49. بهینه‌سازی زنجیره تامین با یادگیری تقویتی
  • 50. مدیریت منابع با یادگیری تقویتی
  • 51. یادگیری تقویتی در تجارت الگوریتمی
  • 52. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 53. یادگیری تقویتی با توزیع‌های احتمالی
  • 54. یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based Reinforcement Learning)
  • 55. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (Reinforcement Learning from Human Feedback)
  • 56. ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 57. معیارهای ارزیابی یادگیری تقویتی
  • 58. تحلیل حساسیت الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 59. بهره‌وری نمونه در یادگیری تقویتی
  • 60. یادگیری تقویتی و اخلاق
  • 61. مسائل اخلاقی در استفاده از یادگیری تقویتی
  • 62. تفسیرپذیری در یادگیری تقویتی
  • 63. یادگیری تقویتی توزیع شده (Distributed Reinforcement Learning)
  • 64. مقیاس‌پذیری یادگیری تقویتی
  • 65. یادگیری تقویتی و امنیت سایبری
  • 66. کاربردهای یادگیری تقویتی در تشخیص نفوذ
  • 67. یادگیری تقویتی و شبکه‌های حسگر
  • 68. بهینه‌سازی شبکه‌های حسگر با یادگیری تقویتی
  • 69. یادگیری تقویتی و سیستم‌های توصیه‌گر
  • 70. بهبود سیستم‌های توصیه‌گر با یادگیری تقویتی
  • 71. یادگیری تقویتی و پردازش زبان طبیعی
  • 72. کاربردهای یادگیری تقویتی در ترجمه ماشینی
  • 73. یادگیری تقویتی و بینایی ماشین
  • 74. کاربردهای یادگیری تقویتی در تشخیص اشیا
  • 75. یادگیری تقویتی و مسائل بهینه‌سازی ترکیبی
  • 76. حل مسائل بهینه‌سازی با یادگیری تقویتی
  • 77. یادگیری تقویتی و یادگیری متا (Meta-Learning)
  • 78. یادگیری سریع‌تر با یادگیری متا
  • 79. یادگیری تقویتی و مدل‌سازی محیط
  • 80. تکنیک‌های مدل‌سازی محیط در یادگیری تقویتی
  • 81. یادگیری تقویتی در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 82. مزایا و معایب استفاده از شبیه‌سازی
  • 83. یادگیری تقویتی و یادگیری انتقالی بین وظایف
  • 84. بهبود عملکرد با انتقال دانش بین وظایف
  • 85. یادگیری تقویتی و یادگیری آفلاین از داده‌های تاریخی
  • 86. استفاده از داده‌های گذشته برای آموزش ربات‌ها
  • 87. یادگیری تقویتی و کنترل فرایند
  • 88. بهینه‌سازی فرایندهای صنعتی با یادگیری تقویتی
  • 89. یادگیری تقویتی و سیستم‌های خودران
  • 90. کاربردهای یادگیری تقویتی در توسعه خودروهای خودران
  • 91. یادگیری تقویتی و مدیریت انرژی
  • 92. بهینه‌سازی مصرف انرژی با یادگیری تقویتی
  • 93. یادگیری تقویتی و برنامه‌ریزی تولید
  • 94. بهینه‌سازی برنامه‌های تولید با یادگیری تقویتی
  • 95. یادگیری تقویتی و مدیریت مالی
  • 96. کاربردهای یادگیری تقویتی در معاملات مالی
  • 97. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی حمل و نقل
  • 98. بهینه‌سازی مسیرها و زمان‌بندی حمل و نقل با یادگیری تقویتی
  • 99. یادگیری تقویتی و ربات‌های نرم‌افزار
  • 100. یادگیری تقویتی در محیط‌های نرم‌افزاری
تگ‌ها: MARL اتوماسیون صنعتی ربات صنعتی رباتیک صنعت هوشمند کنترل ربات هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری ماشین یادگیری مستمر

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.