کتاب هماهنگی ربات‌های چندگانه با یادگیری تقویتی 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 هماهنگی ربات‌های چندگانه با یادگیری تقویتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هماهنگی ربات‌های چندگانه
  • 2. چالش‌های هماهنگی ربات‌های چندگانه
  • 3. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
  • 4. عناصر اصلی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش، حالت
  • 5. روش‌های یادگیری تقویتی: مدل‌محور و مدل‌ناظر
  • 6. حل مسئله مارکوفی (MDP)
  • 7. معادله بلمن
  • 8. روش‌های تکراری سیاست (Policy Iteration)
  • 9. روش‌های تکراری ارزش (Value Iteration)
  • 10. یادگیری Q-Value
  • 11. الگوریتم‌های مبتنی بر Q-Learning
  • 12. Deep Q-Network (DQN)
  • 13. استفاده از شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 14. پیاده‌سازی DQN برای هماهنگی ربات‌ها
  • 15. روش‌های سیاست‌محور (Policy Gradient)
  • 16. REINFORCE
  • 17. Actor-Critic Methods
  • 18. A2C و A3C
  • 19. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 20. TD3 (Twin Delayed DDPG)
  • 21. SAC (Soft Actor-Critic)
  • 22. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 23. مفاهیم و چالش‌های MARL
  • 24. روش‌های هماهنگی ضمنی
  • 25. روش‌های هماهنگی صریح
  • 26. ارتباط و همکاری در یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 27. استفاده از یادگیری تقویتی برای مسیریابی ربات‌ها
  • 28. یادگیری تقویتی برای تخصیص وظایف
  • 29. مدیریت منابع با یادگیری تقویتی در ربات‌های چندگانه
  • 30. یادگیری تقویتی برای اجتناب از برخورد
  • 31. یادگیری تقویتی برای تشکیل تیم رباتیک
  • 32. یادگیری تقویتی برای اکتشاف محیط
  • 33. یادگیری تقویتی برای دنبال کردن هدف
  • 34. یادگیری تقویتی و شبیه‌سازی
  • 35. انتقال یادگیری از شبیه‌سازی به دنیای واقعی (Sim-to-Real)
  • 36. روش‌های Domain Randomization
  • 37. یادگیری تقویتی و ربات‌های متحرک
  • 38. یادگیری تقویتی و ربات‌های پرنده (پهپاد)
  • 39. یادگیری تقویتی و ربات‌های زیرآبی
  • 40. بررسی موردی: هماهنگی ربات‌ها در انبارداری
  • 41. بررسی موردی: هماهنگی ربات‌ها در کشاورزی
  • 42. بررسی موردی: هماهنگی ربات‌ها در جستجو و نجات
  • 43. بررسی موردی: هماهنگی ربات‌ها در محیط‌های خطرناک
  • 44. چالش‌ها و آینده یادگیری تقویتی در هماهنگی ربات‌ها
  • 45. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های یادگیری تقویتی (TensorFlow, PyTorch, Ray)
  • 46. بهینه‌سازی پاداش در یادگیری تقویتی
  • 47. طراحی فضای حالت و عمل مناسب
  • 48. روش‌های کاهش ابعاد فضا
  • 49. یادگیری تقویتی و امنیت ربات‌ها
تگ‌ها: cooperation DDPG DQN MARL multi-agent systems multi-robot coordination path planning policy gradient reinforcement learning robotics swarm robotics task allocation رباتیک هوش مصنوعی یادگیری تقویتی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.