کتاب کنترل مشارکتی ربات‌های صنعتی با استفاده از یادگیری تقویتی 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 کنترل مشارکتی ربات‌های صنعتی با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف برش و پرداخت دقیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک صنعتی
  • 2. مروری بر کاربردهای یادگیری تقویتی در کنترل ربات‌ها
  • 3. چالش‌های کنترل مشارکتی ربات‌های صنعتی
  • 4. معرفی مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: پاداش، حالت، اکشن
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه: Q-learning، SARSA
  • 6. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning) و شبکه‌های عصبی
  • 7. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای کنترل ربات‌ها: MLP، CNN، RNN
  • 8. محیط‌های شبیه‌سازی رباتیک: ROS، Gazebo، V-REP
  • 9. طراحی فضای حالت و اکشن برای ربات‌های صنعتی
  • 10. طراحی تابع پاداش برای وظایف برش و پرداخت
  • 11. یادگیری تقویتی مستقل (Independent Reinforcement Learning)
  • 12. یادگیری تقویتی متمرکز (Centralized Reinforcement Learning)
  • 13. یادگیری تقویتی غیرمتمرکز (Decentralized Reinforcement Learning)
  • 14. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر ارزش: VDN, QMIX
  • 15. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر سیاست: MADDPG, COMA
  • 16. ارتباط و هماهنگی بین ربات‌ها در MARL
  • 17. استراتژی‌های اکتشاف (Exploration) در MARL
  • 18. کاوش چندگانه (Multi-Exploration)
  • 19. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 20. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) در MARL
  • 21. مدیریت تداخل و تصادم بین ربات‌ها
  • 22. بهینه‌سازی مسیر و برنامه‌ریزی حرکتی با MARL
  • 23. کنترل نیرو و گشتاور با استفاده از MARL
  • 24. پردازش حسگرها و ادغام داده‌ها برای MARL
  • 25. استفاده از داده‌های تاریخی برای بهبود یادگیری
  • 26. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Reward)
  • 27. یادگیری تقویتی با کاوش ذاتی (Intrinsic Motivation)
  • 28. ارزیابی و مقایسه عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 29. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای ورودی‌های رباتیک
  • 30. اثرات نویز و عدم قطعیت در یادگیری تقویتی
  • 31. کنترل تطبیقی (Adaptive Control) با MARL
  • 32. یادگیری تقویتی مقاوم (Robust Reinforcement Learning)
  • 33. امنیت در یادگیری تقویتی رباتیک
  • 34. پیاده‌سازی MARL بر روی سخت‌افزار ربات واقعی
  • 35. آشنایی با کتابخانه‌های MARL: RLlib, OpenAI Baselines, Stable Baselines3
  • 36. تنظیم هایپرپارامترها در MARL
  • 37. تفسیرپذیری در MARL: درک تصمیمات ربات‌ها
  • 38. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 39. یادگیری تقویتی با تقلید (Imitation Learning)
  • 40. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 41. یادگیری تقویتی با استفاده از داده‌های چندوجهی (Multi-Modal Data)
  • 42. استفاده از MARL برای بهینه‌سازی فرآیندهای برش
  • 43. استفاده از MARL برای بهینه‌سازی فرآیندهای پرداخت
  • 44. کنترل ربات‌های صنعتی با درجات آزادی بالا
  • 45. برنامه‌ریزی وظایف پیچیده با MARL
  • 46. یادگیری تقویتی توزیع‌شده (Distributed Reinforcement Learning)
  • 47. استفاده از MARL برای نگهداری پیش‌بینانه ربات‌ها
  • 48. توسعه رابط کاربری برای نظارت و کنترل ربات‌ها با MARL

📚 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.