کتاب طراحی عامل‌های یادگیری تقویتی برای کشف و امداد در محیط‌های خطرناک

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی عامل‌های یادگیری تقویتی برای کشف و امداد در محیط‌های خطرناک

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های جستجو و نجات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. تعریف مسئله کشف و امداد
  • 4. محیط‌های خطرناک و چالش‌های آن‌ها
  • 5. مدل‌سازی محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 6. تابع پاداش در مسائل امداد
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 8. یادگیری Q-learning
  • 9. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 10. یادگیری Actor-Critic
  • 11. پیاده‌سازی عامل‌های ساده
  • 12. تکنیک‌های اکتشاف و بهره‌برداری
  • 13. مدیریت حافظه بازپخش
  • 14. شبکه‌های عصبی در عامل‌ها
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 17. انتقال یادگیری در عامل‌ها
  • 18. یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 19. هماهنگی عامل‌ها در امداد
  • 20. رقابت عامل‌ها در کشف
  • 21. مدل‌سازی پویایی محیط
  • 22. شناخت محیط‌های پویا
  • 23. مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 24. تخمین ناوبری عامل
  • 25. تکنیک‌های پیش‌بینی مسیر
  • 26. طراحی تابع پاداش برای کشف
  • 27. پاداش برای یافتن قربانی
  • 28. پاداش برای رسیدن به هدف
  • 29. پاداش برای اجتناب از خطر
  • 30. پاداش ترکیبی برای اهداف چندگانه
  • 31. بهینه‌سازی تابع پاداش
  • 32. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 33. روش‌های افزایش پاداش
  • 34. تقویت پاداش مبتنی بر اکتشاف
  • 35. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 36. مدل‌سازی دینامیک محیط
  • 37. یادگیری عامل از مدل
  • 38. استفاده از مدل برای برنامه‌ریزی
  • 39. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 40. تکنیک‌های Off-policy
  • 41. تکنیک‌های On-policy
  • 42. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 43. یادگیری TRPO
  • 44. یادگیری PPO
  • 45. یادگیری SAC
  • 46. کاربرد در کشف مین
  • 47. شناسایی مناطق آلوده
  • 48. برنامه‌ریزی مسیر برای پاکسازی
  • 49. کشف و خنثی‌سازی بمب
  • 50. مدیریت منابع در عملیات امداد
  • 51. تخصیص عامل‌ها به وظایف
  • 52. بهینه‌سازی زمان‌بندی امداد
  • 53. یادگیری تقویتی در رباتیک امداد
  • 54. کنترل ربات‌های زمینی
  • 55. کنترل ربات‌های پرنده (پهپاد)
  • 56. کنترل ربات‌های زیرآبی
  • 57. تطبیق‌پذیری عامل‌ها با شرایط متغیر
  • 58. یادگیری تقویتی برای مسیریابی در محیط‌های ناشناخته
  • 59. کشف مسیرهای امن
  • 60. اجتناب از موانع متحرک
  • 61. مدیریت ریسک در امداد
  • 62. مدل‌سازی ریسک‌های محیطی
  • 63. تخمین احتمال موفقیت
  • 64. تصمیم‌گیری تحت عدم قطعیت
  • 65. یادگیری تقویتی برای تشخیص حالات
  • 66. شناسایی وضعیت قربانیان
  • 67. تشخیص خطرات محیطی
  • 68. تکنیک‌های یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 69. یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی
  • 70. یادگیری تقویتی با اهداف سلسله مراتبی
  • 71. یادگیری تقویتی در محیط‌های سه‌بعدی
  • 72. مدل‌سازی گراف محیط
  • 73. استفاده از شبکه‌های گراف عصبی (GNN)
  • 74. بهینه‌سازی عملکرد عامل‌ها
  • 75. ارزیابی عامل‌ها در شبیه‌ساز
  • 76. معیارهای سنجش اثربخشی
  • 77. مقایسه با روش‌های سنتی
  • 78. پیاده‌سازی بر روی سخت‌افزار واقعی
  • 79. چالش‌های انتقال از شبیه‌ساز به واقعیت
  • 80. ملاحظات ایمنی در کاربرد عملی
  • 81. اخلاق در طراحی عامل‌های امداد
  • 82. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 83. اصول مهندسی نرم‌افزار سازگار با قوانین
  • 84. پروتکل‌های ارتباطی ایمن
  • 85. مدیریت داده‌ها و حریم خصوصی
  • 86. بررسی موارد موفق و ناموفق
  • 87. آینده‌پژوهی در حوزه عامل‌های هوشمند امداد
  • 88. تکنیک‌های یادگیری تقویتی افزایشی
  • 89. یادگیری تقویتی برای کشف در فجایع طبیعی
  • 90. کاربرد در زلزله و سیل
  • 91. یادگیری تقویتی در محیط‌های شهری تخریب شده
  • 92. بهینه‌سازی جستجو در آوار
  • 93. یادگیری تقویتی برای امداد در فضای سایبری
  • 94. کشف تهدیدات امنیتی
  • 95. پاسخ به حملات سایبری
  • 96. یادگیری تقویتی برای کشف و امداد در معادن
  • 97. شناسایی کارگران گرفتار شده
  • 98. برنامه‌ریزی برای دسترسی ایمن
  • 99. یادگیری تقویتی در محیط‌های صنعتی خطرناک
  • 100. بازرسی و نگهداری تجهیزات

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.