کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های خودمختار 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 مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های خودمختار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های خودمختار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: پاداش، حالت، اقدام
  • 4. محیط‌های چندعامله: ویژگی‌ها و چالش‌ها
  • 5. انواع محیط‌های چندعامله
  • 6. مفهوم همکاری و رقابت در MARL
  • 7. بازی‌های جمع‌بندی (Sum-Game) و بازی‌های با جمع صفر (Zero-Sum Game)
  • 8. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 9. Q-Learning در محیط‌های تک‌عامله
  • 10. Deep Q-Network (DQN) و کاربردهای آن
  • 11. مقدمه‌ای بر سیاست‌گرادیان (Policy Gradient)
  • 12. Policy Gradient در محیط‌های تک‌عامله
  • 13. چالش‌های استفاده از RL تک‌عامله در محیط‌های چندعامله
  • 14. مفاهیم اساسی تئوری بازی
  • 15. استراتژی‌های تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 16. یادگیری تقویتی مستقل (Independent Reinforcement Learning - IRL)
  • 17. محدودیت‌های IRL و مشکل عدم‌ثبات
  • 18. روش‌های هماهنگ‌سازی مرکزی (Centralized Training with Decentralized Execution - CTDE)
  • 19. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 20. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 21. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 22. QMIX: Monotonic Value Function Factorisation
  • 23. مقدمه‌ای بر ارتباطات در MARL
  • 24. یادگیری ارتباطات از طریق RL
  • 25. استفاده از شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی ارتباطات
  • 26. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 27. روش‌های اکتشاف در محیط‌های چندعامله
  • 28. یادگیری تقویتی چندعامله با مشاهده جزئی (Partial Observability)
  • 29. استفاده از حافظه در MARL
  • 30. مدل‌سازی رفتارهای حریف در MARL
  • 31. یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 32. کنترل چند رباتی با MARL: مسیریابی
  • 33. کنترل چند رباتی با MARL: اجتناب از برخورد
  • 34. کنترل چند رباتی با MARL: تقسیم وظایف
  • 35. شبیه‌سازی محیط‌های رباتیک برای MARL
  • 36. استفاده از ROS (Robot Operating System) در MARL
  • 37. پیاده‌سازی MARL در ربات‌های واقعی
  • 38. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در رباتیک
  • 39. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی چندعامله (Hierarchical MARL)
  • 40. استفاده از یادگیری انتقال (Imitation Learning) در MARL
  • 41. یادگیری تقویتی چندعامله با استفاده از یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 42. یادگیری تقویتی چندعامله و اخلاق در رباتیک
تگ‌ها: Deep Reinforcement Learning MARL Multi-Agent Systems ROS بازی‌های چندعامله ربات‌های خودمختار رباتیک کنترل ربات نظریه بازی هوش جمعی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری تقویتی در رباتیک یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.