, ,

کتاب ExT: توسعه ربات‌های حفار خودکار مقیاس‌پذیر با استفاده از پیش‌آموزش چند وظیفه‌ای در مقیاس بزرگ

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 ExT: توسعه ربات‌های حفار خودکار مقیاس‌پذیر با استفاده از پیش‌آموزش چند وظیفه‌ای در مقیاس بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی پیشرفته در رباتیک

موضوع میانی: یادگیری تقویتی و مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای رباتیک پیشرفته

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی رباتیک و سیستم‌های نهفته
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای رباتیک
  • 3. مفهوم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 4. آشنایی با محیط‌های شبیه‌سازی رباتیک (ROS, Gazebo)
  • 5. مقدمات شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 6. معماری‌های اصلی شبکه‌های عصبی (CNN, RNN, Transformer)
  • 7. مروری بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مقدار (Q-Learning, DQN)
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy Gradient, Actor-Critic)
  • 9. روش‌های اکتشاف و بهره‌برداری در یادگیری تقویتی (Exploration vs Exploitation)
  • 10. آشنایی با مفهوم پاداش‌دهی و طراحی توابع پاداش
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 12. مفهوم پیش‌آموزش (Pre-training) و ریزتنظیم (Fine-tuning)
  • 13. معرفی مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models) در پردازش تصویر و زبان طبیعی
  • 14. کاربرد مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در رباتیک
  • 15. یادگیری خود نظارتی (Self-Supervised Learning) در رباتیک
  • 16. اهمیت داده‌های بدون برچسب در رباتیک
  • 17. تکنیک‌های تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
  • 18. مفهوم یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 19. مزایای یادگیری چند وظیفه‌ای در رباتیک
  • 20. چالش‌های یادگیری چند وظیفه‌ای و روش‌های حل آن
  • 21. معرفی مقاله ExT: Towards Scalable Autonomous Excavation
  • 22. بررسی معماری کلی سیستم ExT
  • 23. شرح وظایف مختلف در حفاری خودکار
  • 24. جزئیات مربوط به مجموعه داده‌های مورد استفاده در ExT
  • 25. تکنیک‌های پیش‌آموزش چند وظیفه‌ای در ExT
  • 26. ریزتنظیم مدل ExT برای وظایف خاص
  • 27. پیاده‌سازی الگوریتم‌های کنترل حرکت ربات
  • 28. برنامه‌ریزی مسیر (Path Planning) در محیط‌های سه‌بعدی
  • 29. اجتناب از موانع (Obstacle Avoidance) در زمان واقعی
  • 30. مکان‌یابی و نقشه‌برداری همزمان (SLAM)
  • 31. استفاده از سنسورهای مختلف در رباتیک (LiDAR, دوربین، IMU)
  • 32. پردازش داده‌های سنسوری و ادغام اطلاعات
  • 33. تشخیص و طبقه‌بندی اشیاء با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 34. تخمین وضعیت (State Estimation) ربات
  • 35. کنترل نیروی ربات (Force Control)
  • 36. کنترل تطبیقی (Adaptive Control) برای ربات‌ها
  • 37. مروری بر معماری‌های نرم‌افزاری رباتیک (Robot Operating System – ROS)
  • 38. ایجاد بسته‌های ROS برای کنترل ربات
  • 39. شبیه‌سازی محیط حفاری با استفاده از Gazebo
  • 40. پیاده‌سازی کنترلرها در محیط شبیه‌سازی
  • 41. ارزیابی عملکرد ربات در محیط شبیه‌سازی
  • 42. انتقال مدل از شبیه‌سازی به واقعیت (Sim-to-Real Transfer)
  • 43. تکنیک‌های سازگاری دامنه (Domain Adaptation)
  • 44. روش‌های مقاوم‌سازی مدل (Robustness) در برابر نویز
  • 45. بررسی معیارهای ارزیابی عملکرد ربات حفار
  • 46. دقت حفاری (Excavation Accuracy)
  • 47. سرعت حفاری (Excavation Speed)
  • 48. مصرف انرژی (Energy Consumption)
  • 49. ایمنی (Safety) ربات حفار
  • 50. بهینه‌سازی عملکرد ربات حفار
  • 51. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی (Optimization Algorithms)
  • 52. تنظیم پارامترهای مدل یادگیری تقویتی
  • 53. آشنایی با کتابخانه‌های یادگیری ماشین برای رباتیک (TensorFlow, PyTorch)
  • 54. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با استفاده از TensorFlow
  • 55. آموزش مدل‌های یادگیری تقویتی با استفاده از PyTorch
  • 56. استفاده از GPU برای تسریع آموزش مدل
  • 57. مقیاس‌پذیری (Scalability) سیستم رباتیک
  • 58. مدیریت داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 59. محاسبات توزیع‌شده (Distributed Computing)
  • 60. استفاده از سرویس‌های ابری (Cloud Services) برای رباتیک
  • 61. امنیت (Security) در سیستم‌های رباتیک
  • 62. حفاظت از داده‌ها و سیستم
  • 63. مبانی یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 64. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 65. یادگیری تقلیدی (Imitation Learning)
  • 66. استفاده از داده‌های انسانی برای آموزش ربات
  • 67. برنامه‌ریزی حرکت مبتنی بر نمونه (Sample-based Motion Planning)
  • 68. برنامه‌ریزی حرکت با استفاده از یادگیری ماشین
  • 69. کاربرد بینایی ماشین در رباتیک حفاری
  • 70. تشخیص نوع خاک (Soil Type Detection)
  • 71. بررسی وضعیت ابزار حفاری (Tool Condition Monitoring)
  • 72. استفاده از یادگیری عمیق برای تشخیص ناهنجاری‌ها
  • 73. ارزیابی ریسک و مدیریت خطر در حفاری خودکار
  • 74. ایمنی ربات و محیط اطراف
  • 75. رگولاتوری‌ها و استانداردهای رباتیک
  • 76. اخلاق در رباتیک و هوش مصنوعی
  • 77. تاثیر رباتیک بر جامعه و اقتصاد
  • 78. مروری بر تحقیقات جاری در زمینه رباتیک حفاری
  • 79. چالش‌های پیش روی رباتیک حفاری خودکار
  • 80. آینده رباتیک حفاری و کاربردهای آن
  • 81. پیاده‌سازی پروژه عملی: توسعه یک ربات حفار شبیه‌سازی شده
  • 82. انتخاب پلتفرم سخت‌افزاری مناسب برای ربات حفار
  • 83. طراحی مکانیکی ربات حفار
  • 84. انتخاب و نصب سنسورها و عملگرها
  • 85. برنامه‌نویسی کنترلر ربات
  • 86. ادغام سیستم‌های مختلف
  • 87. آزمایش و ارزیابی ربات حفار
  • 88. بهبود عملکرد ربات حفار
  • 89. مستندسازی پروژه
  • 90. ارائه نتایج پروژه
  • 91. بررسی مقالات علمی مرتبط با رباتیک حفاری
  • 92. تحلیل و مقایسه روش‌های مختلف
  • 93. انتخاب روش مناسب برای پروژه خاص
  • 94. ارائه پیشنهادات برای تحقیقات آینده
  • 95. کار تیمی و مدیریت پروژه
  • 96. مهارت‌های ارائه و ارتباط
  • 97. نگارش گزارش فنی
  • 98. ارائه نتایج به صورت شفاهی
  • 99. بررسی روند توسعه سیستم ExT در مقایسه با سایر روش‌ها
  • 100. نقاط قوت و ضعف سیستم ExT

📚 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 ExT: توسعه ربات‌های حفار خودکار مقیاس‌پذیر با استفاده از پیش‌آموزش چند وظیفه‌ای در مقیاس بزرگ”

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

پیمایش به بالا