اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی عمیق چندعامله برای ربات‌های صنعتی: رویکردهای نوین در کنترل قطعات بزرگ

کتاب یادگیری تقویتی عمیق چندعامله برای ربات‌های صنعتی: رویکردهای نوین در کنترل قطعات بزرگ

تگ‌ها: Deep Reinforcement Learning Industrial Robotics MARL Multi-Agent Systems ROS ربات صنعتی رباتیک قطعات بزرگ کنترل ربات کنترل قطعات هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری تقویتی عمیق چندعامله یادگیری عمیق

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 عمیق چندعامله برای ربات‌های صنعتی: رویکردهای نوین در کنترل قطعات بزرگ

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف پرداختن به قطعات با ابعاد بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک صنعتی
  • 2. چالش‌های کنترل ربات‌های صنعتی با قطعات بزرگ
  • 3. مروری بر مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 4. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 5. معرفی محیط‌های شبیه‌سازی رباتیک برای MARL
  • 6. رویکردهای مستقل یادگیری تقویتی (Independent Learners)
  • 7. مشکلات همگرایی در یادگیری مستقل
  • 8. یادگیری تقویتی متمرکز (Centralized Learning)
  • 9. معماری Actor-Critic برای MARL
  • 10. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-Based MARL)
  • 11. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-Based MARL)
  • 12. الگوریتم‌های Q-Learning چندعامله
  • 13. الگوریتم‌های Deep Q-Network (DQN) چندعامله
  • 14. استفاده از تجربه‌های مشترک (Shared Experiences) در MARL
  • 15. مشکلات پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards) و راه‌حل‌ها
  • 16. شکل‌دهی پاداش (Reward Shaping) در MARL
  • 17. استفاده از Curriculum Learning در MARL
  • 18. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL برای ربات‌ها
  • 19. یادگیری تقویتی با همکاری (Cooperative MARL)
  • 20. یادگیری تقویتی با رقابت (Competitive MARL)
  • 21. یادگیری تقویتی با اهداف ترکیبی (Mixed Cooperative-Competitive MARL)
  • 22. ارتباطات بین عوامل در MARL
  • 23. استفاده از گراف‌های تعامل برای مدل‌سازی ارتباطات
  • 24. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست برای ارتباطات
  • 25. یادگیری تقویتی با حافظه (Recurrent MARL)
  • 26. استفاده از LSTM و GRU در MARL
  • 27. مدل‌سازی عدم قطعیت در محیط رباتیک
  • 28. یادگیری تقویتی مقاوم (Robust MARL)
  • 29. مدیریت ریسک در کنترل ربات‌های صنعتی
  • 30. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline MARL) برای ربات‌ها
  • 31. استفاده از داده‌های تاریخی در MARL
  • 32. یادگیری تقویتی ایمن (Safe MARL) در رباتیک
  • 33. محدودیت‌های فیزیکی ربات‌ها و نحوه اعمال آن‌ها در MARL
  • 34. بهینه‌سازی توزیع شده (Distributed Optimization) برای MARL
  • 35. استفاده از GPU و TPU در آموزش MARL
  • 36. معماری‌های موازی برای MARL
  • 37. ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های MARL
  • 38. معیارهای ارزیابی عملکرد در کنترل رباتیک
  • 39. تحلیل حساسیت پارامترها در MARL
  • 40. استفاده از روش‌های Bayesian Optimization برای تنظیم پارامترها
  • 41. یادگیری تقویتی چندعامله با استفاده از یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 42. یادگیری تقویتی چندعامله برای برنامه‌ریزی مسیر
  • 43. یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل نیرو
  • 44. یادگیری تقویتی چندعامله برای دستکاری اشیاء
  • 45. یادگیری تقویتی چندعامله برای مونتاژ قطعات
  • 46. یادگیری تقویتی چندعامله برای بازرسی کیفیت
  • 47. یادگیری تقویتی چندعامله برای تعمیر و نگهداری ربات‌ها
  • 48. روش‌های تجمیع سیاست (Policy Aggregation) در MARL
  • 49. یادگیری تقویتی چندعامله با استفاده از یادگیری متا (Meta-Learning)
  • 50. یادگیری تقویتی چندعامله با استفاده از یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 51. پیاده‌سازی MARL در ROS (Robot Operating System)
  • 52. استفاده از Docker برای استقرار MARL
  • 53. چالش‌ها و آینده MARL در رباتیک صنعتی

📚 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.