اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های تعمیر و نگهداری با قابلیت یادگیری از طریق تعاملات چند عامله

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های تعمیر و نگهداری با قابلیت یادگیری از طریق تعاملات چند عامله

تگ‌ها: MARL تعامل چندعامله تعمیرات رباتیک ربات تعمیر و نگهداری رباتیک صنعتی کنترل ربات نگهداری ربات هوش مصنوعی صنعتی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی 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 یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های تعمیر و نگهداری با قابلیت یادگیری از طریق تعاملات چند عامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 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 سیاست
  • 5. روش‌های حل مسائل یادگیری تقویتی
  • 6. روش‌های مبتنی بر ارزش (Value-Based Methods)
  • 7. روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods)
  • 8. روش‌های ترکیبی (Actor-Critic Methods)
  • 9. تابع ارزش و معادله بلمن
  • 10. تکرار ارزش (Value Iteration)
  • 11. تکرار سیاست (Policy Iteration)
  • 12. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 13. شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی
  • 14. Q-Learning
  • 15. SARSA
  • 16. Deep Q-Network (DQN)
  • 17. مفاهیم چندعامله
  • 18. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله
  • 19. محیط‌های چندعامله
  • 20. انواع معماری‌های چندعامله
  • 21. هماهنگی و همکاری در سیستم‌های چندعامله
  • 22. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 23. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 24. یادگیری مستقل (Independent Learning)
  • 25. یادگیری مشترک (Joint Learning)
  • 26. یادگیری مرکزی (Centralized Learning)
  • 27. یادگیری غیرمرکزی (Decentralized Learning)
  • 28. الگوریتم‌های MARL
  • 29. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 30. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 31. Value-Decomposition Networks (VDN)
  • 32. QMIX
  • 33. یادگیری از طریق تعاملات
  • 34. مفاهیم تعامل در رباتیک
  • 35. انواع تعاملات فیزیکی
  • 36. تعاملات مبتنی بر نیروی بازخورد
  • 37. تعاملات مبتنی بر مماس
  • 38. یادگیری تقویتی برای ربات‌های تعمیر و نگهداری
  • 39. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک تعمیر و نگهداری
  • 40. برنامه‌ریزی مسیر برای ربات‌های تعمیر و نگهداری
  • 41. کنترل ربات‌های تعمیر و نگهداری با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 42. تشخیص خطا و پیش‌بینی خرابی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 43. بهینه‌سازی عملکرد ربات‌های تعمیر و نگهداری
  • 44. یادگیری تقویتی در محیط‌های شبیه‌سازی
  • 45. استفاده از شبیه‌سازی برای آموزش ربات‌ها
  • 46. انتقال یادگیری از شبیه‌سازی به واقعیت
  • 47. تکنیک‌های کاهش شکاف واقعیت (Reality Gap)
  • 48. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 49. معیارهای ارزیابی
  • 50. مقایسه الگوریتم‌های مختلف
  • 51. مطالعات موردی در رباتیک تعمیر و نگهداری
  • 52. بررسی کاربردهای عملی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 53. چالش‌ها و فرصت‌های آینده در این زمینه
  • 54. بهینه‌سازی پاداش در یادگیری تقویتی
  • 55. طراحی توابع پاداش موثر
  • 56. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 57. روش‌های تضمین ایمنی در یادگیری تقویتی
  • 58. یادگیری تقویتی با محدودیت‌ها (Constrained Reinforcement Learning)
  • 59. استفاده از محدودیت‌ها برای هدایت یادگیری
  • 60. یادگیری تقویتی با کاوش کارآمد (Efficient Exploration)
  • 61. روش‌های بهبود کاوش در یادگیری تقویتی
  • 62. یادگیری تقویتی با حافظه (Reinforcement Learning with Memory)
  • 63. استفاده از حافظه برای بهبود عملکرد
  • 64. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 65. تجزیه مسائل پیچیده به زیرمسائل
  • 66. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 67. استفاده از دانش آموخته شده در وظایف جدید
  • 68. یادگیری تقویتی مقاوم (Robust Reinforcement Learning)
  • 69. یادگیری در محیط‌های نامطمئن
  • 70. یادگیری تقویتی توزیعی (Distributional Reinforcement Learning)
  • 71. مدل‌سازی توزیع بازگشت
  • 72. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 73. یادگیری از داده‌های جمع‌آوری شده قبلی
  • 74. یادگیری تقویتی با نمونه‌های کم (Sample-Efficient Reinforcement Learning)
  • 75. روش‌های کاهش نیاز به نمونه
  • 76. استفاده از مدل‌های دینامیکی (Dynamic Models)
  • 77. یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based Reinforcement Learning)
  • 78. یادگیری مدل محیط
  • 79. بهینه‌سازی با استفاده از مدل
  • 80. یادگیری تقویتی با رویدادهای نادر (Rare Event Reinforcement Learning)
  • 81. یادگیری در محیط‌هایی با رویدادهای نادر
  • 82. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Reward Reinforcement Learning)
  • 83. یادگیری در محیط‌هایی با پاداش کم
  • 84. یادگیری تقویتی برای ربات‌های با درجه آزادی بالا
  • 85. کنترل ربات‌های پیچیده با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 86. یادگیری تقویتی برای ربات‌های انعطاف‌پذیر (Soft Robots)
  • 87. کنترل ربات‌های انعطاف‌پذیر با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 88. یادگیری تقویتی برای ربات‌های پرنده (Flying Robots)
  • 89. کنترل ربات‌های پرنده با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 90. یادگیری تقویتی برای ربات‌های شناور (Underwater Robots)
  • 91. کنترل ربات‌های شناور با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 92. یادگیری تقویتی برای ربات‌های فضایی (Space Robots)
  • 93. کنترل ربات‌های فضایی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 94. یادگیری تقویتی و اتوماسیون صنعتی
  • 95. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 96. یادگیری تقویتی و اینترنت اشیا (IoT)
  • 97. استفاده از یادگیری تقویتی برای مدیریت دستگاه‌های IoT
  • 98. یادگیری تقویتی و سیستم‌های هوشمند
  • 99. ادغام یادگیری تقویتی با سایر تکنیک‌های هوش مصنوعی

📚 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.