کتاب پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله برای وظایف دستی رباتیک 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 پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله برای وظایف دستی رباتیک

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های هوشمند برای کارهای دستی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی ریاضی یادگیری تقویتی
  • 3. معرفی رباتیک و دست‌های رباتیک
  • 4. مفاهیم اساسی کنترل ربات
  • 5. برنامه‌ریزی حرکتی ربات
  • 6. حسگرهای مورد استفاده در رباتیک
  • 7. پردازش داده‌های حسگر
  • 8. یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 9. تابع ارزش و سیاست
  • 10. روش‌های مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 11. روش‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradient
  • 12. الگوریتم‌های جستجوی درختی مونت‌کارلو (MCTS)
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 14. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 15. مفاهیم ارتباط و همکاری بین عامل‌ها
  • 16. معماری‌های ارتباطی در MARL
  • 17. روش‌های یادگیری تقویتی چندعامله متمرکز
  • 18. روش‌های یادگیری تقویتی چندعامله غیرمتمرکز
  • 19. روش‌های ترکیبی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 20. استراتژی‌های پاداش‌دهی در MARL
  • 21. تکنیک‌های هماهنگی عامل‌ها
  • 22. بازی‌های تکراری و یادگیری تقویتی
  • 23. مدل‌سازی محیط‌های رباتیک برای MARL
  • 24. شبیه‌سازی رباتیک برای آموزش MARL
  • 25. استفاده از ROS (Robot Operating System) در MARL
  • 26. پیاده‌سازی MARL در وظایف دست‌ورزی رباتیک
  • 27. یادگیری تقویتی برای گرفتن و جابجایی اشیاء
  • 28. یادگیری تقویتی برای مونتاژ قطعات
  • 29. یادگیری تقویتی برای کنترل دقیق حرکات ربات
  • 30. یادگیری تقویتی برای پیمایش ربات در محیط‌های پیچیده
  • 31. یادگیری تقویتی برای حل مسائل برنامه‌ریزی حرکتی چندگانه
  • 32. بهینه‌سازی سیاست‌های یادگیری تقویتی
  • 33. روش‌های انتقال یادگیری در MARL
  • 34. یادگیری تقویتی با نمونه‌های محدود (Sample-Efficient RL)
  • 35. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline RL)
  • 36. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در MARL (Deep MARL)
  • 37. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای MARL
  • 38. تکنیک‌های regularization در MARL
  • 39. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 40. مقایسه الگوریتم‌های MARL مختلف
  • 41. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 42. یادگیری تقویتی برای ربات‌های انسان‌نما
  • 43. یادگیری تقویتی برای ربات‌های تعاملی
  • 44. یادگیری تقویتی برای ربات‌های همکار
  • 45. کاربردهای صنعتی یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک
  • 46. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک
  • 47. مبانی نظریه بازی‌ها و ارتباط آن با MARL
  • 48. روش‌های حل تعادل نش در MARL
  • 49. یادگیری تقویتی برای ربات‌های امدادی
  • 50. یادگیری تقویتی برای ربات‌های جراحی
  • 51. بررسی موردی: پیاده‌سازی MARL برای وظیفه خاص رباتیک
  • 52. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های MARL
  • 53. روش‌های تشخیص و رفع اشکال در پیاده‌سازی MARL
  • 54. استفاده از GPU برای تسریع آموزش MARL
  • 55. مفاهیم توزیع‌شده در MARL
  • 56. یادگیری تقویتی برای ربات‌های موبایل
  • 57. یادگیری تقویتی برای ربات‌های پرنده
  • 58. یادگیری تقویتی برای ربات‌های دریایی
  • 59. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی ربات‌ها
  • 60. روش‌های یادگیری تقویتی ایمن (Safe RL)
  • 61. یادگیری تقویتی برای ربات‌های دارای محدودیت‌های فیزیکی
  • 62. یادگیری تقویتی برای ربات‌های دارای عدم قطعیت در حسگرها
  • 63. یادگیری تقویتی برای ربات‌های دارای تاخیر در ارتباطات
  • 64. مفاهیم یادگیری انتقالی در رباتیک
  • 65. استفاده از داده‌های واقعی برای آموزش MARL
  • 66. روش‌های ترکیب یادگیری تقویتی با سایر روش‌های یادگیری ماشین
  • 67. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خودآموز
تگ‌ها: MARL الگوریتم یادگیری تقویتی برنامه نویسی ربات رباتیک کنترل ربات هوش ماشین هوش مصنوعی وظایف دستی ربات یادگیری تقویتی یادگیری چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.