اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های حفار: بهینه‌سازی عملکرد در محیط‌های پیچیده

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های حفار: بهینه‌سازی عملکرد در محیط‌های پیچیده

تگ‌ها: الگوریتم یادگیری بهینه سازی چندعامله ربات حفار رباتیک کنترل ربات محیط های پیچیده هوش مصنوعی 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 حفار: بهینه‌سازی عملکرد در محیط‌های پیچیده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های حفاری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
  • 3. محیط و عامل در یادگیری تقویتی
  • 4. پاداش و تنبیه در یادگیری تقویتی
  • 5. سیاست‌ها و توابع ارزش
  • 6. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 7. روش‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 8. معادلات بلمن
  • 9. روش‌های تکراری سیاست
  • 10. روش‌های تکراری ارزش
  • 11. Q-Learning
  • 12. SARSA
  • 13. Deep Q-Network (DQN)
  • 14. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 15. تابع تقریب و یادگیری تقویتی
  • 16. تکنیک‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی
  • 17. ε-greedy
  • 18. Softmax
  • 19. روش‌های گرادیان سیاست
  • 20. REINFORCE
  • 21. Actor-Critic Methods
  • 22. یادگیری تقویتی چندعامله
  • 23. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 24. هماهنگی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 25. رقابت در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 26. ارتباط در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 27. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
  • 28. تجزیه مسئله به زیرمسئله‌ها
  • 29. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 30. یادگیری تقویتی با پاداش‌های متغیر
  • 31. یادگیری تقویتی با انتقال‌های احتمالی
  • 32. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
  • 33. توابع پایه شعاعی (RBF)
  • 34. شبکه‌های عصبی عمیق برای فضاهای پیوسته
  • 35. یادگیری تقویتی برای کنترل رباتیک
  • 36. یادگیری تقویتی برای ناوبری ربات
  • 37. یادگیری تقویتی برای دستکاری ربات
  • 38. یادگیری تقویتی در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 39. انتقال یادگیری از شبیه‌سازی به واقعیت
  • 40. داده‌های مصنوعی و یادگیری تقویتی
  • 41. یادگیری تقویتی آفلاین
  • 42. استفاده از داده‌های موجود برای یادگیری
  • 43. یادگیری تقویتی ایمن
  • 44. اجتناب از رفتارهای خطرناک
  • 45. یادگیری تقویتی با محدودیت‌ها
  • 46. بهینه‌سازی عملکرد با در نظر گرفتن محدودیت‌ها
  • 47. یادگیری تقویتی برای ربات‌های حفار
  • 48. مدل‌سازی محیط حفاری
  • 49. تعریف پاداش برای ربات‌های حفار
  • 50. طراحی سیاست برای ربات‌های حفار
  • 51. یادگیری تقویتی برای مسیریابی ربات حفار
  • 52. بهینه‌سازی مسیر حفاری
  • 53. یادگیری تقویتی برای کنترل سرعت حفاری
  • 54. بهینه‌سازی سرعت حفاری
  • 55. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی ربات حفار
  • 56. کاهش مصرف انرژی
  • 57. یادگیری تقویتی برای تشخیص و اجتناب از موانع
  • 58. یادگیری تقویتی برای تعمیر و نگهداری ربات حفار
  • 59. پیش‌بینی خرابی و زمان‌بندی تعمیرات
  • 60. یادگیری تقویتی برای همکاری چند ربات حفار
  • 61. تقسیم وظایف و هماهنگی
  • 62. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در ربات‌های حفار
  • 63. معیارهای ارزیابی
  • 64. مطالعات موردی در یادگیری تقویتی برای ربات‌های حفار
  • 65. چالش‌ها و مسیرهای تحقیقاتی آینده در یادگیری تقویتی برای ربات‌های حفار

📚 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.