اکسپرس 24
کتاب راهبردهای یادگیری تقویتی برای هماهنگی ربات‌های پولیش

کتاب راهبردهای یادگیری تقویتی برای هماهنگی ربات‌های پولیش

تگ‌ها: MARL پرداخت سطوح پولیش صنعتی ربات پولیش رباتیک صنعتی کنترل ربات هماهنگی ربات هوش مصنوعی ربات یادگیری تقویتی یادگیری چندعامله

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 راهبردهای یادگیری تقویتی برای هماهنگی ربات‌های پولیش

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف پولیش و پرداخت سطوح

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی
  • 4. فضای حالت، فضای عمل، پاداش و تابع ارزش
  • 5. روش‌های مدل‌محور در یادگیری تقویتی
  • 6. روش‌های مدل‌ناظر در یادگیری تقویتی
  • 7. تفاوت بین روش‌های مونته‌کارلو، تفاضل زمانی و روش‌های بازی
  • 8. معرفی الگوریتم Q-learning
  • 9. پیاده‌سازی Q-learning در محیط‌های ساده
  • 10. بهینه‌سازی پارامترهای Q-learning
  • 11. روش‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی (ε-greedy، Softmax)
  • 12. معرفی الگوریتم SARSA
  • 13. مقایسه Q-learning و SARSA
  • 14. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 15. شبکه‌های عصبی به عنوان تابع تقریب ارزش
  • 16. DQN (Deep Q-Network) و معماری آن
  • 17. بهبود DQN با استفاده از Experience Replay
  • 18. بهبود DQN با استفاده از Target Network
  • 19. پیاده‌سازی DQN در محیط‌های پیچیده
  • 20. معرفی الگوریتم‌های سیاست‌محور (Policy Gradient)
  • 21. الگوریتم REINFORCE
  • 22. الگوریتم Actor-Critic
  • 23. معرفی الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 24. معرفی الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 25. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 26. کنترل ربات با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 27. برنامه‌ریزی مسیر ربات با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 28. یادگیری تقویتی در هماهنگی ربات‌ها
  • 29. چالش‌های هماهنگی چند رباتی
  • 30. معرفی الگوریتم‌های هماهنگی ربات‌ها با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 31. استفاده از یادگیری تقویتی برای تقسیم وظایف بین ربات‌ها
  • 32. یادگیری تقویتی در محیط‌های شبیه‌سازی
  • 33. استفاده از شبیه‌سازی برای آموزش ربات‌ها
  • 34. انتقال یادگیری از شبیه‌سازی به دنیای واقعی (Sim-to-Real Transfer)
  • 35. تکنیک‌های کاهش شکاف بین شبیه‌سازی و واقعیت
  • 36. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 37. بازی‌های چندعامله و کاربردهای آن
  • 38. یادگیری تقویتی در محیط‌های رقابتی
  • 39. یادگیری تقویتی در محیط‌های مشارکتی
  • 40. یادگیری تقویتی و نظریه بازی
  • 41. استفاده از یادگیری تقویتی برای حل مسائل بهینه‌سازی
  • 42. بهینه‌سازی منابع با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 43. مدیریت انرژی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 44. یادگیری تقویتی و مسائل زنجیره تامین
  • 45. یادگیری تقویتی و مسیریابی
  • 46. یادگیری تقویتی و کنترل ترافیک
  • 47. یادگیری تقویتی و سیستم‌های توصیه گر
  • 48. یادگیری تقویتی و شخصی‌سازی
  • 49. یادگیری تقویتی و بازاریابی
  • 50. یادگیری تقویتی و قیمت‌گذاری پویا
  • 51. یادگیری تقویتی و مالی
  • 52. یادگیری تقویتی و مدیریت ریسک
  • 53. یادگیری تقویتی و پیش‌بینی
  • 54. یادگیری تقویتی و تحلیل داده
  • 55. معرفی ابزارهای یادگیری تقویتی (Gym, TensorFlow, PyTorch)
  • 56. استفاده از Gym برای ایجاد محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 57. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی با TensorFlow
  • 58. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی با PyTorch
  • 59. مطالعه موردی: کاربرد یادگیری تقویتی در یک پروژه رباتیک
  • 60. مطالعه موردی: کاربرد یادگیری تقویتی در یک مسئله بهینه‌سازی
  • 61. آینده یادگیری تقویتی و چالش‌های پیش رو
  • 62. یادگیری تقویتی و اخلاق
  • 63. یادگیری تقویتی و امنیت

📚 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.