اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های در حال یادگیری مستمر در صنعت

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های در حال یادگیری مستمر در صنعت

تگ‌ها: MARL اتوماسیون صنعتی ربات صنعتی رباتیک صنعت هوشمند کنترل ربات هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری ماشین یادگیری مستمر

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 یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های در حال یادگیری مستمر در صنعت

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. الگوریتم‌های اصلی یادگیری تقویتی
  • 4. فضای حالت و عمل
  • 5. تابع پاداش و سیاست
  • 6. روش‌های مبتنی بر ارزش
  • 7. روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 8. روش‌های ترکیبی یادگیری تقویتی
  • 9. تخمین تابع ارزش
  • 10. تخمین سیاست
  • 11. تکنیک‌های نمونه‌برداری
  • 12. استخراج ویژگی و نمایش حالت
  • 13. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 14. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 15. Q-Learning
  • 16. SARSA
  • 17. Deep Q-Network (DQN)
  • 18. Policy Gradient Methods
  • 19. Actor-Critic Methods
  • 20. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 21. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 22. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 23. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 24. همکاری و رقابت در محیط‌های چندعامله
  • 25. یادگیری مستمر (Continual Learning)
  • 26. مفاهیم کلیدی یادگیری مستمر
  • 27. چالش‌های یادگیری مستمر
  • 28. روش‌های یادگیری مستمر
  • 29. جامعه‌بندی و اکتشاف در یادگیری مستمر
  • 30. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی
  • 31. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 32. مدیریت پیچیدگی در یادگیری تقویتی
  • 33. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 34. یادگیری از داده‌های جمع‌آوری‌شده
  • 35. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 36. محدودیت‌های ایمنی در یادگیری تقویتی
  • 37. یادگیری تقویتی در محیط‌های نامطمئن
  • 38. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Reward Reinforcement Learning)
  • 39. تکنیک‌های اکتشاف برای پاداش‌های پراکنده
  • 40. یادگیری تقویتی با حافظه (Reinforcement Learning with Memory)
  • 41. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) در یادگیری تقویتی
  • 42. یادگیری تقویتی و برنامه‌ریزی (Reinforcement Learning and Planning)
  • 43. ترکیب یادگیری تقویتی و برنامه‌ریزی
  • 44. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 45. کاربردهای یادگیری تقویتی در کنترل ربات
  • 46. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 47. کاربردهای یادگیری تقویتی در توسعه بازی
  • 48. یادگیری تقویتی در صنایع
  • 49. بهینه‌سازی زنجیره تامین با یادگیری تقویتی
  • 50. مدیریت منابع با یادگیری تقویتی
  • 51. یادگیری تقویتی در تجارت الگوریتمی
  • 52. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 53. یادگیری تقویتی با توزیع‌های احتمالی
  • 54. یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based Reinforcement Learning)
  • 55. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (Reinforcement Learning from Human Feedback)
  • 56. ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 57. معیارهای ارزیابی یادگیری تقویتی
  • 58. تحلیل حساسیت الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 59. بهره‌وری نمونه در یادگیری تقویتی
  • 60. یادگیری تقویتی و اخلاق
  • 61. مسائل اخلاقی در استفاده از یادگیری تقویتی
  • 62. تفسیرپذیری در یادگیری تقویتی
  • 63. یادگیری تقویتی توزیع شده (Distributed Reinforcement Learning)
  • 64. مقیاس‌پذیری یادگیری تقویتی
  • 65. یادگیری تقویتی و امنیت سایبری
  • 66. کاربردهای یادگیری تقویتی در تشخیص نفوذ
  • 67. یادگیری تقویتی و شبکه‌های حسگر
  • 68. بهینه‌سازی شبکه‌های حسگر با یادگیری تقویتی
  • 69. یادگیری تقویتی و سیستم‌های توصیه‌گر
  • 70. بهبود سیستم‌های توصیه‌گر با یادگیری تقویتی
  • 71. یادگیری تقویتی و پردازش زبان طبیعی
  • 72. کاربردهای یادگیری تقویتی در ترجمه ماشینی
  • 73. یادگیری تقویتی و بینایی ماشین
  • 74. کاربردهای یادگیری تقویتی در تشخیص اشیا
  • 75. یادگیری تقویتی و مسائل بهینه‌سازی ترکیبی
  • 76. حل مسائل بهینه‌سازی با یادگیری تقویتی
  • 77. یادگیری تقویتی و یادگیری متا (Meta-Learning)
  • 78. یادگیری سریع‌تر با یادگیری متا
  • 79. یادگیری تقویتی و مدل‌سازی محیط
  • 80. تکنیک‌های مدل‌سازی محیط در یادگیری تقویتی
  • 81. یادگیری تقویتی در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 82. مزایا و معایب استفاده از شبیه‌سازی
  • 83. یادگیری تقویتی و یادگیری انتقالی بین وظایف
  • 84. بهبود عملکرد با انتقال دانش بین وظایف
  • 85. یادگیری تقویتی و یادگیری آفلاین از داده‌های تاریخی
  • 86. استفاده از داده‌های گذشته برای آموزش ربات‌ها
  • 87. یادگیری تقویتی و کنترل فرایند
  • 88. بهینه‌سازی فرایندهای صنعتی با یادگیری تقویتی
  • 89. یادگیری تقویتی و سیستم‌های خودران
  • 90. کاربردهای یادگیری تقویتی در توسعه خودروهای خودران
  • 91. یادگیری تقویتی و مدیریت انرژی
  • 92. بهینه‌سازی مصرف انرژی با یادگیری تقویتی
  • 93. یادگیری تقویتی و برنامه‌ریزی تولید
  • 94. بهینه‌سازی برنامه‌های تولید با یادگیری تقویتی
  • 95. یادگیری تقویتی و مدیریت مالی
  • 96. کاربردهای یادگیری تقویتی در معاملات مالی
  • 97. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی حمل و نقل
  • 98. بهینه‌سازی مسیرها و زمان‌بندی حمل و نقل با یادگیری تقویتی
  • 99. یادگیری تقویتی و ربات‌های نرم‌افزار
  • 100. یادگیری تقویتی در محیط‌های نرم‌افزاری

📚 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.