کتاب کاربرد نظریه بازی در یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های گروهی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 کاربرد نظریه بازی در یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های گروهی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی ربات‌های گروهی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مقدمه‌ای بر نظریه بازی
  • 3. مفهوم عامل در سیستم‌های هوشمند
  • 4. تعریف مسئله یادگیری تقویتی
  • 5. مدل مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. عناصر MDP: حالت، عمل، پاداش، انتقال
  • 7. یادگیری تقویتی بدون مدل و با مدل
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 9. یادگیری Q-Learning
  • 10. یادگیری SARSA
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 12. گرادیان سیاست
  • 13. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه در پایتون
  • 14. مقدمه‌ای بر رباتیک گروهی
  • 15. مفاهیم ارتباطی در ربات‌های گروهی
  • 16. همکاری و هماهنگی در ربات‌ها
  • 17. چالش‌های رباتیک گروهی
  • 18. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 19. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 20. مدل‌های ارتباطی در MARL
  • 21. مدل‌های پنهان در MARL
  • 22. مدل‌های مشاهده‌پذیر در MARL
  • 23. تعریف بازی در چارچوب MARL
  • 24. بازی‌های هم‌زمان و ناهم‌زمان
  • 25. بازی‌های با مجموع صفر و مجموع غیرصفر
  • 26. تعادل نش در نظریه بازی
  • 27. محاسبه تعادل نش برای بازی‌های ساده
  • 28. تقسیم‌بندی وظایف در ربات‌های گروهی
  • 29. یادگیری هماهنگی برای وظایف مشترک
  • 30. یادگیری همکاری برای دستیابی به اهداف مشترک
  • 31. مدل‌های پاداش در MARL برای ربات‌های گروهی
  • 32. طراحی پاداش برای همکاری
  • 33. طراحی پاداش برای رقابت
  • 34. الگوریتم‌های MARL برای همکاری
  • 35. تجمیع سیاست‌ها در MARL
  • 36. مدل‌های مبتنی بر عامل در MARL
  • 37. یادگیری سیاست‌های توزیع‌شده
  • 38. یادگیری سیاست‌های متمرکز
  • 39. الگوریتم‌های MARL برای رقابت
  • 40. بازی‌های رقابتی بین ربات‌ها
  • 41. مدل‌های مبتنی بر حریف در MARL
  • 42. یادگیری استراتژی‌های مقابله‌ای
  • 43. الگوریتم‌های MARL برای همکاری-رقابت
  • 44. محیط‌های ترکیبی در MARL
  • 45. مدل‌های شبیه‌سازی برای رباتیک گروهی
  • 46. ابزارهای شبیه‌سازی مانند ROS و Gazebo
  • 47. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی در MARL
  • 48. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 49. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 50. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر در MARL
  • 51. تکنیک‌های اکتشاف در MARL
  • 52. اکتشاف مبتنی بر آنتروپی
  • 53. اکتشاف مبتنی بر پاداش تصادفی
  • 54. روش‌های افزایش پاداش در MARL
  • 55. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 56. کاهش ابعاد فضا حالت
  • 57. کاهش ابعاد فضا عمل
  • 58. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 59. راهبردهای مقابله با پاداش پراکنده
  • 60. تکنیک‌های انتقال دانش در MARL
  • 61. یادگیری از تجربه‌های گذشته
  • 62. انتقال دانش بین وظایف
  • 63. انتقال دانش بین ربات‌ها
  • 64. کاربرد MARL در ناوبری ربات‌های گروهی
  • 65. مسیردهی بهینه در ربات‌های گروهی
  • 66. اجتناب از برخورد ربات‌ها
  • 67. کاربرد MARL در جستجو و نجات توسط ربات‌ها
  • 68. پوشش محیط با ربات‌های گروهی
  • 69. کاربرد MARL در لجستیک و انبارداری
  • 70. مدیریت صف‌ها در ربات‌های انبار
  • 71. کاربرد MARL در ربات‌های صنعتی
  • 72. هماهنگی ربات‌ها در خط تولید
  • 73. کاربرد MARL در سیستم‌های خودمختار
  • 74. خودروهای خودران گروهی
  • 75. پهپادهای گروهی برای نظارت
  • 76. ملاحظات اخلاقی در رباتیک گروهی
  • 77. امنیت در سیستم‌های رباتیک گروهی
  • 78. قابلیت اطمینان در ربات‌های گروهی
  • 79. کاربرد MARL در پردازش زبان طبیعی برای ربات‌ها
  • 80. ارتباط ربات‌ها با انسان
  • 81. ارتباط ربات‌ها با یکدیگر با زبان طبیعی
  • 82. یادگیری تقویتی برای ربات‌های انسان‌نما
  • 83. کاربرد MARL در بازی‌های رباتیک
  • 84. ربات‌های فوتبالیست
  • 85. ربات‌های مبارز
  • 86. معیارهای ارزیابی عملکرد در MARL
  • 87. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL
  • 88. تحلیل حساسیت پارامترها در MARL
  • 89. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در ربات‌های واقعی
  • 90. گذار از شبیه‌سازی به دنیای واقعی
  • 91. کالیبراسیون ربات‌ها در محیط واقعی
  • 92. کاربرد MARL در هوش مصنوعی توزیع‌شده
  • 93. شبکه‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 94. یادگیری فدرال برای ربات‌های گروهی
  • 95. مباحث پیشرفته در MARL
  • 96. یادگیری عمیق در MARL
  • 97. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (MADRL)
  • 98. معماری‌های MADRL
  • 99. کاربرد MADRL در رباتیک پیشرفته
  • 100. کاربرد MADRL در بهینه‌سازی سیستم‌ها

📚 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.