, ,

کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در ربات‌های پرنده برای نقشه‌برداری در محیط‌های پویا

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در ربات‌های پرنده برای نقشه‌برداری در محیط‌های پویا

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های پرنده برای نقشه‌برداری

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. اصول یادگیری تقویتی
  • 3. مفاهیم عامل و محیط
  • 4. فضای حالت و فضای عمل
  • 5. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 7. یادگیری Q
  • 8. یادگیری Deep Q (DQN)
  • 9. سیاست‌های گرادیان
  • 10. یادگیری Actor-Critic
  • 11. مقدمه‌ای بر ربات‌های پرنده (پهپادها)
  • 12. انواع ربات‌های پرنده
  • 13. مبانی پرواز و ناوبری
  • 14. حسگرها و عملگرهای ربات پرنده
  • 15. سیستم‌های موقعیت‌یابی (GPS، IMU)
  • 16. مقدمه‌ای بر نقشه‌برداری
  • 17. انواع نقشه‌برداری
  • 18. کاربرد نقشه‌برداری در رباتیک
  • 19. چالش‌های نقشه‌برداری در محیط‌های پویا
  • 20. محیط‌های پویا و ویژگی‌های آن‌ها
  • 21. تغییرات محیطی و تأثیر آن بر نقشه‌برداری
  • 22. مفهوم همکاری در عامل‌های چندگانه
  • 23. انواع همکاری
  • 24. هماهنگی در عامل‌های چندگانه
  • 25. ارتباط بین عامل‌ها
  • 26. مدل‌های ارتباطی
  • 27. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 28. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 29. معماری‌های MARL
  • 30. مدل‌های متمرکز و غیرمتمرکز در MARL
  • 31. مدل‌های ترکیبی در MARL
  • 32. الگوریتم‌های MARL برای همکاری
  • 33. تجمیع پاداش در MARL
  • 34. مدل‌های یادگیری مشترک
  • 35. یادگیری مبتنی بر عامل‌های همکار
  • 36. یادگیری مبتنی بر عامل‌های رقیب
  • 37. یادگیری ترکیبی (Cooperative-Competitive)
  • 38. کاربرد MARL در ربات‌های پرنده
  • 39. نقشه‌برداری مشارکتی با ربات‌های پرنده
  • 40. هماهنگی پرواز ربات‌های پرنده
  • 41. تخصیص وظایف به ربات‌های پرنده
  • 42. بهینه‌سازی پوشش محیطی توسط ربات‌های پرنده
  • 43. مدل‌سازی محیط‌های پویا برای ربات‌های پرنده
  • 44. یادگیری سیاست‌های پروازی بهینه
  • 45. مدیریت تداخل بین ربات‌های پرنده
  • 46. استفاده از حسگرهای مختلف در ربات‌های پرنده
  • 47. پردازش داده‌های حسگر برای نقشه‌برداری
  • 48. تکنیک‌های ادغام داده‌ها (Sensor Fusion)
  • 49. ایجاد نقشه‌های سه‌بعدی از محیط
  • 50. نقشه‌برداری با استفاده از لیدار (LiDAR)
  • 51. نقشه‌برداری با استفاده از دوربین‌ها (SLAM)
  • 52. نقشه‌برداری با استفاده از رادار
  • 53. مدل‌سازی عدم قطعیت در نقشه‌برداری
  • 54. تکنیک‌های کاهش عدم قطعیت
  • 55. ارزیابی کیفیت نقشه‌ها
  • 56. معیارهای ارزیابی نقشه‌برداری
  • 57. شبیه‌سازی محیط‌های پویا
  • 58. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 59. اعتبارسنجی مدل‌های شبیه‌سازی
  • 60. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL در محیط شبیه‌سازی
  • 61. آموزش عامل‌ها در محیط شبیه‌سازی
  • 62. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در شبیه‌سازی
  • 63. انتقال یادگیری از شبیه‌سازی به واقعیت
  • 64. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 65. محدودیت‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری
  • 66. مدیریت انرژی در ربات‌های پرنده
  • 67. ایمنی در عملیات ربات‌های پرنده
  • 68. مسائل اخلاقی در استفاده از ربات‌های پرنده
  • 69. قوانین و مقررات مربوط به پرواز پهپادها
  • 70. ملاحظات شرعی در حوزه رباتیک
  • 71. مبانی فقهی رباتیک و هوش مصنوعی
  • 72. قواعد فقهی مرتبط با مسئولیت‌پذیری
  • 73. تأثیر فناوری بر جامعه و خانواده
  • 74. چارچوب‌های قانونی حاکم بر فناوری‌های نوین
  • 75. نقشه‌برداری در شرایط اضطراری و بحرانی
  • 76. کمک‌رسانی و امداد با استفاده از ربات‌های پرنده
  • 77. پایش و ارزیابی خسارات
  • 78. بهبود فرآیندهای جستجو و نجات
  • 79. کاربرد در حوزه کشاورزی دقیق
  • 80. مدیریت منابع آب و خاک
  • 81. پایش سلامت محصولات کشاورزی
  • 82. بهینه‌سازی استفاده از کود و سموم
  • 83. کاربرد در حوزه بازرسی زیرساخت‌ها
  • 84. پایش خطوط لوله و دکل‌ها
  • 85. بازرسی پل‌ها و سازه‌های بلند
  • 86. ارزیابی وضعیت جاده‌ها و مسیرها
  • 87. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در رباتیک
  • 88. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 89. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 90. کاربرد CNN در پردازش تصاویر برای نقشه‌برداری
  • 91. کاربرد RNN در مدل‌سازی توالی‌های زمانی
  • 92. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در تولید داده
  • 93. بهینه‌سازی معماری شبکه‌های عصبی
  • 94. تنظیم ابرپارامترها در یادگیری عمیق
  • 95. تکنیک‌های تنظیم‌گری (Regularization)
  • 96. یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 97. مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 98. کاربرد DRL در رباتیک پرنده
  • 99. پیاده‌سازی سیستم‌های DRL برای کنترل پرواز
  • 100. بهینه‌سازی مسیر پرواز با DRL

📚 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 کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در ربات‌های پرنده برای نقشه‌برداری در محیط‌های پویا”

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

پیمایش به بالا