, ,

کتاب پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله در شبیه‌سازی‌های مأموریت مریخ

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 پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله در شبیه‌سازی‌های مأموریت مریخ

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های کاوشگر مریخ

🎓 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. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. فضای حالت و عمل
  • 5. تابع پاداش
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 7. یادگیری تقویتی عمیق
  • 8. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 9. مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 10. یادگیری تقویتی با مدل آزاد
  • 11. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 12. یادگیری تقویتی عمیق بدون مدل
  • 13. روش‌های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 14. روش‌های مبتنی بر ارزش
  • 15. روش‌های ترکیبی
  • 16. آشنایی با شبیه‌سازی‌های مأموریت مریخ
  • 17. اهداف مأموریت‌های مریخ
  • 18. چالش‌های مأموریت‌های مریخ
  • 19. مؤلفه‌های شبیه‌سازی مأموریت مریخ
  • 20. مدل‌سازی محیط مریخ
  • 21. مدل‌سازی ربات‌ها و عامل‌ها
  • 22. مدل‌سازی تعاملات عامل‌ها
  • 23. مدل‌سازی منابع و محدودیت‌ها
  • 24. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی مریخ
  • 25. تعریف تابع پاداش برای مأموریت مریخ
  • 26. طراحی فضای حالت و عمل برای عوامل مریخ
  • 27. انتخاب الگوریتم یادگیری تقویتی مناسب
  • 28. آموزش عامل‌ها در شبیه‌سازی
  • 29. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 30. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله در شبیه‌سازی
  • 31. مدیریت تعاملات بین عامل‌ها
  • 32. هماهنگی و همکاری عامل‌ها
  • 33. حل تعارض بین عامل‌ها
  • 34. یادگیری تقویتی چندعامله برای اکتشاف مریخ
  • 35. یادگیری تقویتی چندعامله برای جمع‌آوری نمونه
  • 36. یادگیری تقویتی چندعامله برای ناوبری
  • 37. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت انرژی
  • 38. یادگیری تقویتی چندعامله برای تعمیر و نگهداری
  • 39. یادگیری تقویتی چندعامله برای دفاع از پایگاه
  • 40. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت منابع آب
  • 41. یادگیری تقویتی چندعامله برای تولید اکسیژن
  • 42. یادگیری تقویتی چندعامله برای ارتباطات
  • 43. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت ریسک
  • 44. یادگیری تقویتی چندعامله برای تخصیص وظایف
  • 45. یادگیری تقویتی چندعامله برای مسیریابی بهینه
  • 46. یادگیری تقویتی چندعامله برای تصمیم‌گیری گروهی
  • 47. یادگیری تقویتی چندعامله برای برنامه‌ریزی بلندمدت
  • 48. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت بحران
  • 49. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 50. یادگیری تقویتی چندعامله برای زمان‌بندی عملیات
  • 51. یادگیری تقویتی چندعامله برای تخصیص پهپادها
  • 52. یادگیری تقویتی چندعامله برای اکتشاف غارها
  • 53. یادگیری تقویتی چندعامله برای جستجوی حیات
  • 54. یادگیری تقویتی چندعامله برای ساخت سرپناه
  • 55. یادگیری تقویتی چندعامله برای استخراج مواد معدنی
  • 56. یادگیری تقویتی چندعامله برای پایش محیطی
  • 57. یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های کاوشگر
  • 58. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت ناوگان ربات‌ها
  • 59. یادگیری تقویتی چندعامله برای مسائل لجستیکی
  • 60. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 61. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت داده‌ها
  • 62. یادگیری تقویتی چندعامله برای امنیت سایبری پایگاه
  • 63. یادگیری تقویتی چندعامله برای تشخیص ناهنجاری
  • 64. یادگیری تقویتی چندعامله برای واکنش اضطراری
  • 65. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مصرف انرژی پایگاه
  • 66. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت سیستم‌های پشتیبانی حیات
  • 67. یادگیری تقویتی چندعامله برای تخصیص منابع انسانی
  • 68. یادگیری تقویتی چندعامله برای آموزش فضانوردان
  • 69. یادگیری تقویتی چندعامله برای انجام آزمایش‌های علمی
  • 70. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت زباله‌ها
  • 71. یادگیری تقویتی چندعامله برای تعمیر تجهیزات
  • 72. یادگیری تقویتی چندعامله برای مقابله با طوفان‌های گرد و غبار
  • 73. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت منابع آب زیرزمینی
  • 74. یادگیری تقویتی چندعامله برای پایش فعالیت‌های لرزه‌ای
  • 75. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مسیرهای ارتباطی
  • 76. یادگیری تقویتی چندعامله برای برنامه‌ریزی فضایی
  • 77. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت ناوگان وسایل نقلیه
  • 78. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مصرف توان
  • 79. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت ارتباطات ماهواره‌ای
  • 80. یادگیری تقویتی چندعامله برای تجزیه و تحلیل داده‌های سنسور
  • 81. یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی آب و هوا
  • 82. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت خطرات زیستی
  • 83. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی تولید غذا
  • 84. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت سیستم‌های انرژی
  • 85. یادگیری تقویتی چندعامله برای تخصیص منابع محاسباتی
  • 86. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای تولیدی
  • 87. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت سلامت فضانوردان
  • 88. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 89. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت لجستیک داخلی
  • 90. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مصرف آب
  • 91. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت عملیات شبانه
  • 92. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی زمان‌بندی
  • 93. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت منابع انرژی خورشیدی
  • 94. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 95. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت منابع انرژی بادی
  • 96. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مصرف توان
  • 97. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت منابع انرژی هسته‌ای
  • 98. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 99. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت منابع انرژی زمین‌گرمایی
  • 100. یادگیری تقویتی چندعامله برای 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 پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله در شبیه‌سازی‌های مأموریت مریخ”

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

پیمایش به بالا