اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در شبیه‌سازها و دنیای واقعی برای ربات‌های صنعتی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در شبیه‌سازها و دنیای واقعی برای ربات‌های صنعتی

تگ‌ها: industrial robots MARL بازرسی رباتیک تعمیر رباتیک ربات های زیرزمینی رباتیک صنعتی شبیه سازی ربات کنترل ربات هوش مصنوعی در صنعت یادگیری تقویتی چندعامله

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 در شبیه‌سازها و دنیای واقعی برای ربات‌های صنعتی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف بازرسی و تعمیر سازه‌های زیرزمینی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. عوامل در یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 4. فضای حالت و عمل
  • 5. تابع پاداش
  • 6. دینامیک محیط
  • 7. یادگیری بدون مدل
  • 8. یادگیری با مدل
  • 9. روش‌های مبتنی بر ارزش
  • 10. روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 11. الگوریتم Q-Learning
  • 12. الگوریتم SARSA
  • 13. روش‌های گرادیان سیاست
  • 14. الگوریتم REINFORCE
  • 15. الگوریتم Actor-Critic
  • 16. یادگیری تقویتی عمیق
  • 17. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 20. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 21. یادگیری تقویتی عمیق با شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 22. یادگیری تقویتی عمیق با شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 23. یادگیری تقویتی عمیق با شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 24. تکنیک‌های بهبود یادگیری تقویتی
  • 25. اکتشاف و بهره‌برداری
  • 26. کاهش واریانس
  • 27. تنظیم نرخ یادگیری
  • 28. استفاده از تجربه تکراری
  • 29. یادگیری تقویتی چندعامله
  • 30. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 31. محیط‌های چندعامله
  • 32. تعامل عامل‌ها
  • 33. هماهنگی و رقابت عامل‌ها
  • 34. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 35. روش‌های مبتنی بر ارزش در یادگیری چندعامله
  • 36. روش‌های مبتنی بر سیاست در یادگیری چندعامله
  • 37. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 38. مروری بر الگوریتم‌های متداول
  • 39. Deep Q-Networks (DQN) برای چندعامله
  • 40. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 41. اتصال عامل‌ها در محیط‌های چندعامله
  • 42. یادگیری تقویتی چندعامله در شبیه‌سازها
  • 43. شبیه‌سازهای رباتیک صنعتی
  • 44. Gazebo و ROS
  • 45. PyBullet و MuJoCo
  • 46. RoboSchool و Isaac Gym
  • 47. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 48. مدل‌سازی دقیق ربات‌های صنعتی
  • 49. مدل‌سازی دینامیک محیط
  • 50. شبیه‌سازی سنسورها و عملگرها
  • 51. تولید داده‌های آموزشی در شبیه‌سازی
  • 52. یادگیری تقویتی چندعامله در دنیای واقعی
  • 53. چالش‌های انتقال از شبیه‌سازی به واقعیت (Sim-to-Real)
  • 54. ناهمگونی بین شبیه‌سازی و واقعیت
  • 55. تکنیک‌های کاهش ناهمگونی
  • 56. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 57. تنظیم دقیق مدل در دنیای واقعی
  • 58. کاربردها در رباتیک صنعتی
  • 59. کنترل ربات‌های صنعتی
  • 60. دستکاری اشیاء توسط ربات‌ها
  • 61. حرکت و ناوبری ربات‌ها
  • 62. همکاری ربات‌ها در خط تولید
  • 63. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 64. کنترل کیفیت با ربات‌ها
  • 65. نگهداری و تعمیر ربات‌ها
  • 66. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 67. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 68. یادگیری تقویتی با پاداش مصنوعی
  • 69. یادگیری تقویتی با مشاهده محدود
  • 70. یادگیری تقویتی با حافظه بلندمدت
  • 71. یادگیری تقویتی با رویکرد سلسله مراتبی
  • 72. تضمین ایمنی عامل‌ها در یادگیری تقویتی
  • 73. مدل‌سازی رفتار انسانی در محیط‌های چندعامله
  • 74. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در یادگیری چندعامله
  • 75. یادگیری تقویتی با یادگیری تقابلی (Adversarial Learning)
  • 76. ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 77. معیارهای ارزیابی در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 78. معیارهای ارزیابی در کاربردهای واقعی
  • 79. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 80. مقایسه با روش‌های سنتی کنترل ربات
  • 81. مسائل اخلاقی و امنیتی در رباتیک صنعتی
  • 82. استانداردهای ایمنی ربات‌های صنعتی
  • 83. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
  • 84. پیش‌بینی و جلوگیری از خطاهای رباتیک
  • 85. طراحی سیستم‌های رباتیک صنعتی ایمن و کارآمد
  • 86. آینده یادگیری تقویتی در رباتیک صنعتی
  • 87. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 88. کاربردهای نوظهور
  • 89. تأثیر بر صنعت ۴.۰
  • 90. آموزش و توسعه مهارت‌های مورد نیاز

📚 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.