اکسپرس 24
کتاب اصول و تکنیک‌های یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک صنعتی: کاربرد در پرداخت سطوح

کتاب اصول و تکنیک‌های یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک صنعتی: کاربرد در پرداخت سطوح

تگ‌ها: MARL اتوماسیون صنعتی الگوریتم های یادگیری پرداخت سطوح رباتیک صنعتی کنترل ربات مهندسی رباتیک هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری 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 اصول و تکنیک‌های یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک صنعتی: کاربرد در پرداخت سطوح

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف پرداختن به 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 و تابع پاداش
  • 5. روش‌های حل مسائل یادگیری تقویتی
  • 6. مدل‌سازی محیط در یادگیری تقویتی
  • 7. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 8. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 9. روش‌های مونت‌کارلو در یادگیری تقویتی
  • 10. تفاوت روش‌های مونت‌کارلو با روش‌های زمانی
  • 11. روش‌های زمانی: Q-learning
  • 12. روش‌های زمانی: SARSA
  • 13. انتخاب سیاست (Policy) در یادگیری تقویتی
  • 14. کاوش و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 15. توابع ارزش و تخمین آن‌ها
  • 16. توابع Q و تخمین آن‌ها
  • 17. روش‌های گرادیان سیاست
  • 18. بهینه‌سازی سیاست با استفاده از الگوریتم‌های گرادیان
  • 19. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 20. تقویت یادگیری عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 21. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 22. مقدمه‌ای بر رباتیک صنعتی
  • 23. سیستم‌های کنترل رباتیک
  • 24. پرداخت سطوح با ربات‌های صنعتی
  • 25. چالش‌های پرداخت سطوح
  • 26. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 27. مفاهیم و اصول یادگیری تقویتی چندعامله
  • 28. هماهنگی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 29. رقابت در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 30. طراحی پاداش در محیط‌های چندعامله
  • 31. روش‌های حل مسائل یادگیری تقویتی چندعامله
  • 32. یادگیری تقویتی چندعامله با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 33. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک صنعتی
  • 34. هماهنگی ربات‌ها در پرداخت سطوح با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله
  • 35. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 36. متریک‌های ارزیابی در یادگیری تقویتی
  • 37. تحلیل حساسیت الگوریتم‌ها به پارامترها
  • 38. مقایسه الگوریتم‌های مختلف یادگیری تقویتی
  • 39. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌ها
  • 40. پیش‌پردازش داده‌ها در یادگیری تقویتی
  • 41. نرم‌افزارهای شبیه‌سازی رباتیک
  • 42. محیط‌های شبیه‌سازی برای یادگیری تقویتی
  • 43. ROS (Robot Operating System) و یادگیری تقویتی
  • 44. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در ROS
  • 45. مطالعات موردی: کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک صنعتی
  • 46. چالش‌ها و فرصت‌های آینده در یادگیری تقویتی چندعامله برای رباتیک صنعتی
  • 47. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی
  • 48. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 49. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 50. تکنیک‌های کاهش ریسک در یادگیری تقویتی
  • 51. یادگیری تقویتی با محدودیت (Constrained Reinforcement Learning)
  • 52. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 53. یادگیری تقویتی مبتنی بر نمونه (Sample-Efficient Reinforcement Learning)
  • 54. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Reward Reinforcement Learning)
  • 55. روش‌های شکل‌دهی پاداش (Reward Shaping)
  • 56. یادگیری تقویتی و بینایی ماشین
  • 57. پردازش تصاویر در یادگیری تقویتی رباتیک
  • 58. استفاده از حسگرها در یادگیری تقویتی رباتیک
  • 59. ادغام یادگیری تقویتی با سیستم‌های برنامه‌ریزی
  • 60. یادگیری تقویتی و کنترل بهینه
  • 61. یادگیری تقویتی و استراتژی‌های تطبیقی
  • 62. یادگیری تقویتی و سیستم‌های خبره
  • 63. یادگیری تقویتی و اینترنت اشیا (IoT) در رباتیک
  • 64. امنیت سایبری در یادگیری تقویتی رباتیک
  • 65. اخلاق در یادگیری تقویتی رباتیک

📚 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.