اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی عمیق در اتوماسیون صنعتی؛ از شبیه‌سازی تا کنترل هوشمند کارخانه

کتاب یادگیری تقویتی عمیق در اتوماسیون صنعتی؛ از شبیه‌سازی تا کنترل هوشمند کارخانه

تگ‌ها: Deep Reinforcement Learning Digital Twin DRL Industrial Automation Industry 4.0 Multi-Agent Reinforcement Learning Reinforcement Learning Safe Reinforcement Learning Smart Factory اتوماسیون صنعتی رباتیک صنعتی کنترل هوشمند هوش مصنوعی صنعتی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی عمیق

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 عمیق در اتوماسیون صنعتی؛ از شبیه‌سازی تا کنترل هوشمند کارخانه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و اتوماسیون صنعتی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی عمیق در کنترل هوشمند، رباتیک و تولید صنعتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی اتوماسیون صنعتی و نقش هوش مصنوعی در کارخانه‌های هوشمند
  • 2. مفهوم یادگیری تقویتی و تفاوت آن با یادگیری نظارت‌شده
  • 3. اجزای اصلی عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش و سیاست
  • 4. فرمول‌بندی مسائل اتوماسیون صنعتی به‌صورت فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف
  • 5. حالت، فضای عمل و طراحی محیط در مسائل صنعتی
  • 6. طراحی تابع پاداش برای اهداف کنترلی و تولیدی
  • 7. تعادل اکتشاف و بهره‌برداری در محیط‌های صنعتی
  • 8. افق زمانی و پاداش تجمعی در تصمیم‌گیری صنعتی
  • 9. مبانی Q-Learning برای کنترل سیستم‌های صنعتی
  • 10. الگوریتم SARSA و کاربرد آن در کنترل تطبیقی
  • 11. محدودیت‌های یادگیری تقویتی کلاسیک در سیستم‌های پیچیده صنعتی
  • 12. گذار از یادگیری تقویتی کلاسیک به یادگیری تقویتی عمیق
  • 13. مبانی شبکه‌های عصبی در Deep Reinforcement Learning
  • 14. تقریب تابع ارزش با شبکه‌های عصبی
  • 15. معماری Deep Q-Network و اجزای اصلی آن
  • 16. Experience Replay و نقش آن در پایداری آموزش
  • 17. Target Network و کاهش ناپایداری در DQN
  • 18. بهبود DQN با Double DQN
  • 19. Dueling DQN برای تفکیک ارزش حالت و مزیت عمل
  • 20. محدودیت DQN در فضاهای عمل پیوسته
  • 21. مبانی روش‌های Policy Gradient در کنترل صنعتی
  • 22. Actor-Critic و کاربرد آن در سیستم‌های کنترل
  • 23. الگوریتم PPO برای تصمیم‌گیری و کنترل صنعتی
  • 24. الگوریتم SAC برای کنترل پیوسته و مقاوم
  • 25. مقایسه DQN، PPO و SAC در کاربردهای صنعتی
  • 26. انتخاب الگوریتم DRL بر اساس نوع مسئله صنعتی
  • 27. طراحی محیط شبیه‌سازی برای یادگیری عامل صنعتی
  • 28. مدل‌سازی دینامیک تجهیزات و فرایندهای تولیدی
  • 29. شبیه‌سازی سنسورها و داده‌های بلادرنگ صنعتی
  • 30. مدل‌سازی نویز و عدم قطعیت در محیط صنعتی
  • 31. آموزش عامل در محیط‌های شبیه‌سازی‌شده
  • 32. طراحی سناریوهای آموزشی برای عامل‌های کنترل صنعتی
  • 33. تنظیم ابرپارامترهای مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 34. پایداری آموزش و تشخیص نوسان یا واگرایی عامل
  • 35. مدیریت Sample Efficiency در یادگیری تقویتی صنعتی
  • 36. یادگیری از داده‌های قبلی و Offline Reinforcement Learning
  • 37. استفاده از Demonstration برای تسریع یادگیری عامل
  • 38. Transfer Learning بین وظایف و ماشین‌آلات صنعتی
  • 39. Meta-RL برای سازگاری سریع با شرایط جدید تولید
  • 40. یادگیری تقویتی برای کنترل فرایندهای صنعتی
  • 41. کنترل تطبیقی فرایندهای تولید با DRL
  • 42. بهینه‌سازی پارامترهای عملیاتی خطوط تولید
  • 43. کنترل دما، فشار، سرعت و سایر متغیرهای فرایندی
  • 44. بهینه‌سازی مصرف انرژی با یادگیری تقویتی
  • 45. مدیریت هوشمند منابع و ظرفیت تولید
  • 46. بهینه‌سازی زمان‌بندی تولید با Reinforcement Learning
  • 47. تخصیص منابع و برنامه‌ریزی عملیات تولید
  • 48. یادگیری تقویتی برای نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه
  • 49. تصمیم‌گیری هوشمند برای زمان انجام تعمیرات
  • 50. بهینه‌سازی عمر مفید تجهیزات با DRL
  • 51. یادگیری تقویتی در ربات‌های صنعتی
  • 52. مدل‌سازی وضعیت و حرکت ربات به‌عنوان مسئله RL
  • 53. کنترل حرکت بازوهای رباتیک با یادگیری تقویتی
  • 54. یادگیری مسیر بهینه برای ربات‌های صنعتی
  • 55. Path Planning با Deep Reinforcement Learning
  • 56. کنترل سرعت و حرکت ربات در محیط‌های پویا
  • 57. یادگیری مهارت‌های رباتیک از طریق تعامل با محیط
  • 58. کاربرد DRL در Pick-and-Place صنعتی
  • 59. یادگیری تقویتی برای مونتاژ خودکار
  • 60. کاربرد DRL در بازرسی و کنترل کیفیت
  • 61. کالیبراسیون و تنظیم خودکار ربات‌های صنعتی با DRL
  • 62. یادگیری تقویتی برای کنترل ربات‌های مشارکتی
  • 63. ایمنی در تعامل انسان و ربات با Safe Reinforcement Learning
  • 64. مبانی Multi-Agent Reinforcement Learning در کارخانه هوشمند
  • 65. هماهنگی چند ربات و چند عامل در خطوط تولید
  • 66. مسئله عدم ایستایی محیط در یادگیری چندعامله
  • 67. حل مسئله Credit Assignment در سیستم‌های چندعامله
  • 68. Centralized Training و Decentralized Execution
  • 69. طراحی ارتباط و همکاری میان عامل‌های صنعتی
  • 70. یادگیری تقویتی چندعامله برای لجستیک و انبارداری
  • 71. بهینه‌سازی جریان مواد با Multi-Agent RL
  • 72. یادگیری سلسله‌مراتبی و Modular Reinforcement Learning
  • 73. تقسیم وظایف پیچیده صنعتی به مهارت‌های قابل یادگیری
  • 74. Safe Reinforcement Learning برای سیستم‌های صنعتی
  • 75. تعریف محدودیت‌های ایمنی در فضای حالت و عمل
  • 76. Constrained Reinforcement Learning برای کنترل ایمن
  • 77. جلوگیری از اعمال خطرناک در زمان آموزش
  • 78. طراحی تابع پاداش با درنظرگرفتن ایمنی و بهره‌وری
  • 79. Robust Reinforcement Learning در برابر خطا و عدم قطعیت
  • 80. تفسیرپذیری تصمیم‌های عامل‌های DRL
  • 81. اعتمادپذیری و قابلیت اطمینان عامل‌های هوشمند صنعتی
  • 82. ترکیب کنترل‌کننده‌های کلاسیک و یادگیری تقویتی
  • 83. ترکیب PID و Deep Reinforcement Learning
  • 84. Hybrid Control برای افزایش پایداری سیستم صنعتی
  • 85. استفاده از Digital Twin برای آموزش عامل‌های DRL
  • 86. اتصال Digital Twin به سیستم یادگیری تقویتی
  • 87. Sim-to-Real برای انتقال عامل از شبیه‌سازی به کارخانه
  • 88. کاهش شکاف واقعیت و شبیه‌سازی در آموزش عامل
  • 89. استفاده از IoT و داده‌های حسگر برای یادگیری تقویتی
  • 90. اتصال DRL به سیستم‌های Cyber-Physical
  • 91. ادغام DRL با PLC و سامانه‌های کنترل صنعتی
  • 92. ارتباط عامل هوشمند با SCADA و تجهیزات کارخانه
  • 93. معماری استقرار عامل DRL در زیرساخت صنعتی
  • 94. کنترل بلادرنگ و محدودیت‌های زمانی در اجرای DRL
  • 95. Edge AI و اجرای مدل‌های DRL نزدیک به تجهیزات
  • 96. مدیریت خطا و Fail-Safe در سیستم‌های مبتنی بر DRL
  • 97. امنیت سایبری عامل‌های یادگیری تقویتی صنعتی
  • 98. ارزیابی عملکرد عامل در محیط‌های واقعی
  • 99. معیارهای ارزیابی بهره‌وری، کیفیت، هزینه و انرژی
  • 100. مقایسه DRL با کنترل‌کننده‌های سنتی و روش‌های بهینه‌سازی

📚 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.