اکسپرس 24
کتاب کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله در اکتشاف فضایی و رباتیک ماه‌نورد

کتاب کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله در اکتشاف فضایی و رباتیک ماه‌نورد

تگ‌ها: AI for space missions autonomous agents cooperative control decentralized learning deep MARL hierarchical MARL lunar robotics lunar rover coordination MARL multi-agent systems path planning reinforcement learning simulation environments space exploration swarm intelligence

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 کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله در اکتشاف فضایی و رباتیک ماه‌نورد

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: کاربردهای پیشرفته MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. Introduction to Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 2. Core concepts: agents, environments, rewards in MARL
  • 3. Comparison of single-agent vs multi-agent RL
  • 4. Overview of MARL algorithms: Q-learning, policy gradients
  • 5. Centralized training with decentralized execution (CTDE)
  • 6. Value-based MARL: VDN, QMIX
  • 7. Policy-based MARL: MADDPG, COMA
  • 8. Communication protocols in MARL
  • 9. Handling partial observability in multi-agent settings
  • 10. Exploration strategies for MARL
  • 11. Credit assignment problems and solutions
  • 12. Scalability challenges in large-scale MARL
  • 13. Simulation environments for space robotics (Gazebo, ROS, etc.)
  • 14. Modeling lunar terrain and lighting conditions
  • 15. Dynamics of lunar rovers and manipulators
  • 16. Sensor modeling: LIDAR, cameras, inertial units for MARL
  • 17. Safety constraints and risk-aware MARL
  • 18. Multi-objective MARL for mission success and resource conservation
  • 19. Hierarchical MARL for high-level task decomposition
  • 20. Curriculum learning for complex lunar missions
  • 21. Transfer learning from terrestrial to lunar MARL agents
  • 22. Domain adaptation techniques for varying lighting and dust
  • 23. Multi-agent path planning on lunar surface
  • 24. Cooperative localization and mapping (SLAM) with MARL
  • 25. Distributed decision-making for rover convoys
  • 26. Fault tolerance and recovery in MARL-driven rover teams
  • 27. Energy-aware MARL for power-limited lunar operations
  • 28. MARL for autonomous sample collection and analysis
  • 29. MARL-driven autonomous drilling and excavation
  • 30. Swarm robotics concepts applied to lunar exploration
  • 31. Emergent behaviors in MARL lunar swarms
  • 32. Communication latency and bandwidth constraints in MARL
  • 33. Using mesh networks for inter-rover communication
  • 34. Event-triggered communication to reduce bandwidth
  • 35. MARL for autonomous habitat construction
  • 36. MARL for in-situ resource utilization (ISRU) coordination
  • 37. MARL-driven dust mitigation strategies
  • 38. MARL for scientific experiment prioritization
  • 39. Real-time MARL with edge computing on rovers
  • 40. Low-latency inference optimization for MARL policies
  • 41. Hardware-in-the-loop testing of MARL lunar rovers
  • 42. Simulation-to-real (Sim2Real) transfer for lunar MARL
  • 43. Safety verification and validation of MARL policies
  • 44. Formal methods for verifying MARL lunar missions
  • 45. Ethical considerations and planetary protection in MARL
  • 46. MARL for autonomous navigation in permanently shadowed regions
  • 47. MARL for navigating crater rims and steep slopes
  • 48. MARL for teleoperation assistance and shared control
  • 49. MARL for autonomous rendezvous and docking of lunar landers
  • 50. MARL for coordinating orbiters and surface agents
  • 51. MARL for space debris avoidance near lunar orbit
  • 52. MARL for autonomous refueling and servicing missions
  • 53. MARL for multi-modal perception fusion (vision, LIDAR, thermal)
  • 54. MARL for adaptive locomotion (legged, wheeled, hybrid) on regolith
  • 55. MARL for learning locomotion policies from demonstration
  • 56. MARL for cooperative load carrying and manipulation
  • 57. MARL for autonomous assembly of lunar structures
  • 58. MARL for swarm-based seismic sensing networks
  • 59. MARL for monitoring and predicting lunar dust storms
  • 60. MARL for adaptive lighting compensation in imaging
  • 61. MARL for long-duration mission planning and replanning
  • 62. MARL for handling unexpected events (micrometeoroid impacts)
  • 63. MARL for autonomous scientific hypothesis generation
  • 64. MARL for multi-rover data fusion and decision making
  • 65. MARL for swarm-based antenna array deployment
  • 66. MARL for autonomous navigation using celestial navigation
  • 67. MARL for integrating with ground station scheduling
  • 68. MARL for fault detection and isolation (FDI) in rover subsystems
  • 69. MARL for adaptive communication power control
  • 70. MARL for end-to-end mission autonomy from launch to surface operations

📚 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.