اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی برای رباتیک: کنترل و دستکاری پیشرفته

کتاب یادگیری تقویتی برای رباتیک: کنترل و دستکاری پیشرفته

تگ‌ها: ai control deep reinforcement learning gazebo machine learning mujoco python reinforcement learning rl robotic manipulation robotics رباتیک کنترل ربات هوش مصنوعی یادگیری تقویتی

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 برای رباتیک: کنترل و دستکاری پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر رباتیک و یادگیری تقویتی
  • 2. مروری بر مفاهیم اساسی رباتیک
  • 3. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی: پاداش، حالت، عمل
  • 4. چالش‌های یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 5. معرفی محیط‌های شبیه‌سازی رباتیک (Gazebo, MuJoCo, PyBullet)
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 8. تابع ارزش تقریبی و روش‌های آن
  • 9. شبکه‌های عصبی عمیق و یادگیری تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 10. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای رباتیک
  • 11. Q-Networkهای عمیق (DQN) و انواع آن
  • 12. Double DQN و Prioritized Experience Replay
  • 13. Dueling DQN و Multi-Step Learning
  • 14. Policy Gradientهای عمیق (DDPG, TRPO, PPO)
  • 15. کنترل مداوم با DDPG
  • 16. بهبود پایداری و کارایی با TRPO
  • 17. بهینه‌سازی سیاست با PPO
  • 18. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 19. یادگیری تقویتی با انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 20. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 21. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 22. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 23. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Reward RL)
  • 24. استفاده از Curiosity-Driven Exploration
  • 25. یادگیری تقویتی و برنامه‌ریزی حرکتی
  • 26. کنترل ربات‌های بازویی با یادگیری تقویتی
  • 27. دستکاری اشیاء با یادگیری تقویتی
  • 28. یادگیری تقویتی برای ربات‌های متحرک
  • 29. ناوبری رباتیک با یادگیری تقویتی
  • 30. استفاده از یادگیری تقویتی برای ربات‌های انسان‌نما
  • 31. یادگیری تقویتی در محیط‌های واقعی (Real-World RL)
  • 32. غالب‌سازی شکاف بین شبیه‌سازی و واقعیت (Sim-to-Real Transfer)
  • 33. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های یادگیری تقویتی در دنیای واقعی
  • 34. یادگیری تقویتی و بینایی کامپیوتر برای رباتیک
  • 35. تشخیص اشیاء و یادگیری تقویتی
  • 36. یادگیری تقویتی و درک صحنه
  • 37. استفاده از سنسورهای مختلف در یادگیری تقویتی رباتیک
  • 38. یادگیری تقویتی و کنترل ربات‌های نرم
  • 39. یادگیری تقویتی و ربات‌های پوشیدنی
  • 40. یادگیری تقویتی و تعامل انسان-ربات
  • 41. بهینه‌سازی مسیر و برنامه‌ریزی حرکتی با یادگیری تقویتی
  • 42. یادگیری تقویتی برای ربات‌های گروهی
  • 43. یادگیری تقویتی و یادگیری از طریق نمایش (Learning from Demonstration)
  • 44. یادگیری تقویتی و یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 45. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در یادگیری تقویتی
  • 46. معماری‌های مدل‌محور (Model-Based RL)
  • 47. یادگیری تقویتی و سیستم‌های توصیفی (Representation Learning)
  • 48. یادگیری تقویتی و متا-یادگیری (Meta-Learning)
  • 49. چالش‌ها و مسیرهای آینده در یادگیری تقویتی رباتیک
  • 50. پیاده‌سازی یک پروژه یادگیری تقویتی برای 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.