کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی همکاری ربات‌ها در محیط‌های ناشناخته 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 یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی همکاری ربات‌ها در محیط‌های ناشناخته

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 چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: پاداش، حالت، عمل
  • 3. مبانی ریاضی یادگیری تقویتی
  • 4. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله: چالش‌ها و کاربردها
  • 5. محیط‌های چندعامله: انواع و ویژگی‌ها
  • 6. مفهوم همکاری و رقابت در MARL
  • 7. معرفی الگوریتم‌های پایه MARL: Independent Q-Learning
  • 8. محدودیت‌های Independent Q-Learning و راه‌حل‌ها
  • 9. الگوریتم‌های Value-Decomposition Networks
  • 10. الگوریتم‌های Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 11. الگوریتم‌های Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 12. مقدمه‌ای بر ارتباطات ربات‌ها در MARL
  • 13. پروتکل‌های ارتباطی برای همکاری ربات‌ها
  • 14. یادگیری ارتباطات در محیط‌های چندعامله
  • 15. مدل‌سازی محیط‌های ناشناخته برای ربات‌ها
  • 16. حسگرها و سیستم‌های ادراک برای ربات‌های صنعتی
  • 17. برنامه‌ریزی مسیر و اجتناب از برخورد در محیط‌های چندعامله
  • 18. کنترل همزمان ربات‌ها با MARL
  • 19. بهینه‌سازی تخصیص وظایف با استفاده از MARL
  • 20. یادگیری تقویتی برای نگهداری پیش‌بینانه ربات‌ها
  • 21. تشخیص خطا و تشخیص ناهنجاری با MARL
  • 22. استفاده از MARL برای تعمیرات خودکار ربات‌ها
  • 23. شبیه‌سازی محیط‌های رباتیک برای آموزش MARL
  • 24. محیط‌های شبیه‌سازی رباتیک: ROS و Gazebo
  • 25. معرفی پلتفرم‌های MARL: PettingZoo, SMAC
  • 26. پیاده‌سازی و آموزش الگوریتم‌های MARL در Python
  • 27. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 28. معیارهای ارزیابی همکاری ربات‌ها
  • 29. طراحی پاداش برای تشویق همکاری
  • 30. تاثیر استراتژی اکتشاف در MARL
  • 31. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL
  • 32. یادگیری سلسله مراتبی در MARL
  • 33. یادگیری تقویتی چندعامله با حافظه
  • 34. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 35. یادگیری تقویتی چندعامله توزیع‌شده
  • 36. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 37. مدیریت عدم قطعیت در MARL
  • 38. یادگیری تقویتی چندعامله مقاوم (Robust MARL)
  • 39. امنیت در MARL: جلوگیری از رفتارهای مخرب
  • 40. تفسیرپذیری در MARL: درک تصمیمات ربات‌ها
  • 41. کاربردهای پیشرفته MARL در رباتیک صنعتی
  • 42. تحقیقات فعلی و آینده MARL در رباتیک
تگ‌ها: Deep Reinforcement Learning Gazebo Industrial Robotics MARL Multi-Agent Systems ROS بهینه‌سازی ربات رباتیک صنعتی کنترل ربات محیط‌های ناشناخته همکاری ربات هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.