, ,

کتاب یادگیری تقویتی عمیق برای رباتیک و اتوماسیون با بردهای تک‌برد

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 یادگیری تقویتی عمیق برای رباتیک و اتوماسیون با بردهای تک‌برد

موضوع کلی: کامپیوترهای تک‌برد و سیستم‌های توکار

موضوع میانی: مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning) برای سیستم‌های توکار

🎓 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. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی عمیق
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل و محیط ها
  • 4. پاداش ها و تابع ارزش
  • 5. سیاست ها و تابع کیفیت
  • 6. یادگیری آفلاین در مقابل آنلاین
  • 7. یادگیری مبتنی بر مدل در مقابل بدون مدل
  • 8. الگوریتم های ارزش گذاری
  • 9. یادگیری عمیق و شبکه های عصبی
  • 10. شبکه های عصبی کانولوشنال
  • 11. شبکه های عصبی بازگشتی
  • 12. شبکه های عصبی ترنسفورمر
  • 13. ترکیب یادگیری تقویتی و یادگیری عمیق
  • 14. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 15. یادگیری Q-Network عمیق (DQN)
  • 16. یادگیری Q-Network دوگانه عمیق (DDQN)
  • 17. یادگیری Actor-Critic
  • 18. یادگیری Actor-Critic تقدم-تاخر (A2C)
  • 19. یادگیری Actor-Critic پیشرفته (A3C)
  • 20. یادگیری Actor-Critic پالیسی گرادیان (PPO)
  • 21. یادگیری Actor-Critic پراکنده (DDPG)
  • 22. یادگیری Actor-Critic پالیسی عمل (SAC)
  • 23. مفهوم شبکه های عصبی در DRL
  • 24. توابع فعال سازی
  • 25. تابع زیان
  • 26. بهینه سازی گرادیان نزولی
  • 27. پس انتشار
  • 28. معماری شبکه های عصبی برای DRL
  • 29. شبکه های عصبی فیدفوروارد
  • 30. شبکه های عصبی کانولوشنال در DRL
  • 31. شبکه های عصبی بازگشتی در DRL
  • 32. شبکه های عصبی ترنسفورمر در DRL
  • 33. موازی سازی و توزیع در DRL
  • 34. مدل های گسسته در مقابل مدل های پیوسته
  • 35. فضاهای حالت و عمل گسسته
  • 36. فضاهای حالت و عمل پیوسته
  • 37. چالش ها در DRL
  • 38. ناپایداری و واگرایی
  • 39. جستجوی پالیسی
  • 40. تنوع پذیری اکتشاف
  • 41. برنامه ریزی بلندمدت
  • 42. بیانگرهای حافظه
  • 43. استفاده از برد های تک برد
  • 44. معرفی بردهای تک برد
  • 45. مدل های رایج بردهای تک برد
  • 46. ارتباط بردهای تک برد با DRL
  • 47. پیکربندی سخت افزار
  • 48. نصب و راه اندازی نرم افزار
  • 49. محیط های شبیه سازی
  • 50. SimPy
  • 51. OpenAI Gym
  • 52. MuJoCo
  • 53. PyBullet
  • 54. Gazebo
  • 55. ROS (Robot Operating System)
  • 56. اتصال بردهای تک برد به محیط های شبیه سازی
  • 57. توسعه عامل DRL بر روی برد تک برد
  • 58. ملاحظات پردازشی
  • 59. محدودیت های حافظه
  • 60. مصرف توان
  • 61. یادگیری با داده های جمع آوری شده
  • 62. انتقال یادگیری
  • 63. تنظیم دقیق مدل های DRL
  • 64. کاربرد DRL در رباتیک
  • 65. کنترل حرکت ربات
  • 66. ناوبری ربات
  • 67. دستکاری ربات
  • 68. همکاری ربات
  • 69. رباتیک انسان نما
  • 70. رباتیک صنعتی
  • 71. کاربرد DRL در اتوماسیون
  • 72. کنترل فرآیندهای صنعتی
  • 73. بهینه سازی سیستم های تولید
  • 74. مدیریت زنجیره تامین
  • 75. اتوماسیون انبار
  • 76. ربات های خودمختار
  • 77. وسیله نقلیه خودران
  • 78. پردازش زبان طبیعی در رباتیک
  • 79. بینایی ماشین در رباتیک
  • 80. حسگرها در رباتیک
  • 81. عملگرها در رباتیک
  • 82. ارتباط سنسور و عملگر با DRL
  • 83. طراحی تابع پاداش
  • 84. تنظیم پارامترهای DRL
  • 85. ارزیابی عملکرد عامل DRL
  • 86. آزمایش و اعتبارسنجی
  • 87. کارایی و مقیاس پذیری
  • 88. مطالعات موردی در رباتیک
  • 89. مطالعات موردی در اتوماسیون
  • 90. آینده DRL در رباتیک و اتوماسیون
  • 91. یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 92. یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 93. یادگیری تقویتی قابل تفسیر
  • 94. یادگیری تقویتی ایمن
  • 95. هوش مصنوعی عمومی
  • 96. چالش های اخلاقی و ایمنی
  • 97. نتیجه گیری
  • 98. مرور کلی
  • 99. مسیرهای آینده

📚 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 یادگیری تقویتی عمیق برای رباتیک و اتوماسیون با بردهای تک‌برد”

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

پیمایش به بالا