کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: طراحی سیستم‌های رباتیک هوشمند و خودکار

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 یادگیری تقویتی چندعامله: طراحی سیستم‌های رباتیک هوشمند و خودکار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف نگهداری و تعمیر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفهوم عامل و محیط
  • 3. تابع پاداش و هدف عامل
  • 4. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 5. پیمایش و اکتشاف در محیط
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 7. یادگیری Q-Learning
  • 8. یادگیری SARSA
  • 9. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 10. بهینه‌سازی تابع هدف در DQN
  • 11. تکنیک‌های بهبود DQN
  • 12. Double DQN
  • 13. Dueling DQN
  • 14. Prioritized Experience Replay
  • 15. یادگیری تقویتی با مدل
  • 16. یادگیری مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 17. یادگیری برنامه‌ریزی (Planning)
  • 18. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 19. مدل‌سازی ربات‌ها
  • 20. حسگرها و عملگرها در رباتیک
  • 21. کنترل ربات با یادگیری تقویتی
  • 22. طراحی تابع پاداش برای رباتیک
  • 23. کاربرد RL در ناوبری ربات
  • 24. کاربرد RL در دستکاری ربات
  • 25. کاربرد RL در locomotion ربات
  • 26. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 27. مفاهیم اساسی MARL
  • 28. همکاری عامل‌ها
  • 29. رقابت عامل‌ها
  • 30. محیط‌های چندعامله
  • 31. الگوریتم‌های MARL
  • 32. Independent Q-Learning (IQL)
  • 33. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 34. QMIX
  • 35. MADDPG
  • 36. Cooperative MARL
  • 37. Competitive MARL
  • 38. Mixed Cooperative-Competitive MARL
  • 39. سیستم‌های رباتیک هوشمند
  • 40. معماری سیستم‌های رباتیک
  • 41. هوش مصنوعی در رباتیک
  • 42. یادگیری ماشین در رباتیک
  • 43. بینایی ماشین برای ربات‌ها
  • 44. پردازش زبان طبیعی برای ربات‌ها
  • 45. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در رباتیک
  • 46. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در رباتیک
  • 47. سیستم‌های خودکار
  • 48. مفهوم خودکارسازی
  • 49. کاربرد خودکارسازی در صنعت
  • 50. سیستم‌های کنترل خودکار
  • 51. بهینه‌سازی فرآیندها با خودکارسازی
  • 52. یادگیری تقویتی برای خودکارسازی
  • 53. طراحی سیستم‌های رباتیک خودکار
  • 54. مراحل طراحی سیستم رباتیک
  • 55. مدل‌سازی ریاضی سیستم رباتیک
  • 56. شبیه‌سازی سیستم رباتیک
  • 57. پیاده‌سازی الگوریتم‌های RL
  • 58. ارزیابی عملکرد سیستم رباتیک
  • 59. تست و اعتبارسنجی سیستم
  • 60. نگهداری و به‌روزرسانی سیستم
  • 61. اصول مهندسی نرم‌افزار برای رباتیک
  • 62. برنامه‌نویسی ربات‌ها
  • 63. چارچوب‌های نرم‌افزاری رباتیک (ROS)
  • 64. مدیریت داده در رباتیک
  • 65. امنیت در سیستم‌های رباتیک
  • 66. اخلاق در رباتیک
  • 67. ملاحظات شرعی در رباتیک
  • 68. کاربرد رباتیک در حوزه‌های مجاز
  • 69. ربات‌های صنعتی و تولیدی
  • 70. ربات‌های خدماتی و امدادی
  • 71. ربات‌های آموزشی و پژوهشی
  • 72. ربات‌های پزشکی (در چارچوب پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 73. ربات‌های کشاورزی (در چارچوب قوانین)
  • 74. چالش‌های پیاده‌سازی MARL
  • 75. مقیاس‌پذیری در MARL
  • 76. نویز و عدم قطعیت در محیط
  • 77. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در رباتیک
  • 78. یادگیری تقویتی با نظارت (Imitation Learning)
  • 79. یادگیری تقویتی ایمن (Safe RL)
  • 80. روش‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 81. کاربرد شبکه‌های عصبی پیچشی در RL
  • 82. کاربرد شبکه‌های عصبی گرافی در RL
  • 83. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل‌های مولد (GANs)
  • 84. بهینه‌سازی سیستم‌های چندعامله
  • 85. مدل‌سازی رفتار عامل‌ها
  • 86. پیش‌بینی رفتار عامل‌ها
  • 87. تکنیک‌های هماهنگی عامل‌ها
  • 88. کاربرد MARL در رباتیک گروهی
  • 89. ناوبری گروهی ربات‌ها
  • 90. دستکاری گروهی توسط ربات‌ها
  • 91. وظایف توزیع‌شده در رباتیک
  • 92. طراحی پاداش برای رباتیک گروهی
  • 93. ارزیابی عملکرد سیستم‌های رباتیک خودکار
  • 94. معیارهای ارزیابی عملکرد
  • 95. تحلیل آماری نتایج
  • 96. بهبود مستمر سیستم‌ها
  • 97. ملاحظات فنی و مهندسی
  • 98. پایداری سیستم در طول زمان
  • 99. قابلیت اطمینان سیستم
  • 100. قابلیت انطباق با تغییرات محیطی

📚 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.