, ,

کتاب مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های صنعتی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های صنعتی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف سوراخکاری با دقت بالا

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی تک عامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 3. تفاوت‌های کلیدی MARL و یادگیری تقویتی تک عامله
  • 4. چالش‌های اصلی در MARL
  • 5. مدل‌های عامل در MARL
  • 6. انواع عامل‌ها (خودمختار، نیمه خودمختار، متمرکز)
  • 7. معماری‌های عامل در MARL
  • 8. یادگیری از طریق مشاهده
  • 9. یادگیری از طریق تعامل
  • 10. یادگیری از طریق تقلید
  • 11. یادگیری از طریق قیاس
  • 12. یادگیری از طریق نظارت
  • 13. یادگیری از طریق تعاملات اجتماعی
  • 14. توابع پاداش در MARL
  • 15. طراحی توابع پاداش برای همکاری
  • 16. طراحی توابع پاداش برای رقابت
  • 17. طراحی توابع پاداش ترکیبی
  • 18. انتقال توابع پاداش
  • 19. تکامل توابع پاداش
  • 20. توابع ارزش در MARL
  • 21. توابع ارزش مختلط
  • 22. توابع ارزش مشترک
  • 23. توابع ارزش عامل-محور
  • 24. یادگیری سیاست در MARL
  • 25. سیاست‌های مختلط
  • 26. سیاست‌های عامل-محور
  • 27. سیاست‌های متمرکز
  • 28. سیاست‌های توزیع شده
  • 29. خوارزمیت‌های یادگیری سیاست MARL
  • 30. Actor-Critic در MARL
  • 31. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
  • 32. Policy Gradients در MARL
  • 33. Proximal Policy Optimization (PPO) در MARL
  • 34. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 35. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 36. Multi-Agent Reinforcement Learning with Opponent Modeling (MAMRL-OM)
  • 37. Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 38. Decentralized execution
  • 39. Centralized training
  • 40. قابلیت تعمیم در MARL
  • 41. انتقال یادگیری در MARL
  • 42. یادگیری از محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 43. یادگیری در محیط‌های واقعی
  • 44. مدل‌سازی محیط در MARL
  • 45. مدل‌های پویا
  • 46. مدل‌های استاتیک
  • 47. مدل‌های احتمالی
  • 48. مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 49. مدل‌سازی عامل‌های دیگر
  • 50. مدل‌سازی رفتار عامل‌های همکار
  • 51. مدل‌سازی رفتار عامل‌های رقیب
  • 52. مدل‌سازی رفتار عامل‌های ناشناخته
  • 53. تکامل مدل عامل
  • 54. ارتباطات در MARL
  • 55. انواع ارتباطات (صریح، ضمنی)
  • 56. پروتکل‌های ارتباطی
  • 57. یادگیری پروتکل‌های ارتباطی
  • 58. مدل‌های مبتنی بر زبان
  • 59. مدل‌های مبتنی بر نشانه‌ها
  • 60. مدل‌های مبتنی بر حرکات
  • 61. هماهنگی در MARL
  • 62. تکنیک‌های هماهنگی
  • 63. هماهنگی مبتنی بر نقش
  • 64. هماهنگی مبتنی بر وظیفه
  • 65. هماهنگی مبتنی بر زمان
  • 66. هماهنگی مبتنی بر فضا
  • 67. هماهنگی مبتنی بر ارتباط
  • 68. یادگیری هماهنگی
  • 69. نظارت و کنترل در MARL
  • 70. نظارت متمرکز
  • 71. نظارت توزیع شده
  • 72. کنترل متمرکز
  • 73. کنترل توزیع شده
  • 74. مدیریت ریسک در MARL
  • 75. مدیریت ریسک در ربات‌های صنعتی
  • 76. شناسایی و پیش‌بینی خطا
  • 77. واکنش به خطا
  • 78. مدیریت شکست
  • 79. امنیت در MARL
  • 80. امنیت عامل‌ها
  • 81. امنیت ارتباطات
  • 82. امنیت محیط
  • 83. حملات در MARL
  • 84. دفاع در MARL
  • 85. یادگیری تقویتی عمیق در رباتیک صنعتی
  • 86. کاربرد MARL در انبارداری خودکار
  • 87. کاربرد MARL در خطوط تولید رباتیک
  • 88. کاربرد MARL در مونتاژ رباتیک
  • 89. کاربرد MARL در لجستیک داخلی
  • 90. کاربرد MARL در بازرسی و نگهداری رباتیک
  • 91. کاربرد MARL در ربات‌های خودمختار متحرک (AMRs)
  • 92. کاربرد MARL در ربات‌های همکار (Cobots)
  • 93. کاربرد MARL در سیستم‌های تولید انعطاف‌پذیر
  • 94. کاربرد MARL در بهینه‌سازی جریان کار
  • 95. کاربرد MARL در مدیریت منابع
  • 96. کاربرد MARL در مسیریابی و ناوبری ربات‌ها
  • 97. کاربرد MARL در جلوگیری از تصادفات ربات‌ها
  • 98. کاربرد MARL در یادگیری وظایف پیچیده
  • 99. کاربرد MARL در تنظیم خودکار پارامترها
  • 100. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مصرف انرژی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های صنعتی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا