کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک صنعتی: مونتاژ قطعات با سرعت بالا

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک صنعتی: مونتاژ قطعات با سرعت بالا

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام عملیات مونتاژ قطعات با نیاز به سرعت بالا

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مقدمه ای بر رباتیک صنعتی
  • 3. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک صنعتی
  • 4. چالش های مونتاژ قطعات با سرعت بالا
  • 5. اهداف دوره
  • 6. ساختار کلی دوره
  • 7. تعریف عامل
  • 8. تعریف محیط
  • 9. تعریف عامل های متعدد
  • 10. تعریف تعامل عامل ها
  • 11. مفهوم پاداش
  • 12. تابع پاداش
  • 13. تعریف فضای حالت
  • 14. تعریف فضای عمل
  • 15. یادگیری تقویتی تک عامله (SARSA)
  • 16. یادگیری تقویتی تک عامله (Q-Learning)
  • 17. الگوریتم های یادگیری تقویتی عمیق (DQN)
  • 18. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 19. تفاوت های MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 20. چالش های کلیدی در MARL
  • 21. همکاری بین عامل ها
  • 22. رقابت بین عامل ها
  • 23. تعادل بین همکاری و رقابت
  • 24. مدل های ارتباطی بین عامل ها
  • 25. مدل های عدم قطعیت در MARL
  • 26. یادگیری تقویتی چندعامله با عامل های همگن
  • 27. یادگیری تقویتی چندعامله با عامل های ناهمگن
  • 28. استراتژی های یادگیری در MARL
  • 29. یادگیری متمرکز
  • 30. یادگیری غیرمتمرکز
  • 31. یادگیری نیمه متمرکز
  • 32. الگوریتم های MARL مبتنی بر ارزش
  • 33. الگوریتم های MARL مبتنی بر سیاست
  • 34. معرفی الگوریتم های Actor-Critic در MARL
  • 35. معرفی الگوریتم های MADDPG
  • 36. معرفی الگوریتم های QMIX
  • 37. معرفی الگوریتم های VDN
  • 38. معرفی الگوریتم های COMA
  • 39. معرفی الگوریتم های MAPPO
  • 40. کاربرد MARL در رباتیک صنعتی
  • 41. مونتاژ قطعات با سرعت بالا
  • 42. مدل سازی محیط مونتاژ
  • 43. مدل سازی ربات های مونتاژ کننده
  • 44. تعریف وظایف مونتاژ
  • 45. تعریف وضعیت ربات ها
  • 46. تعریف اقدامات ربات ها
  • 47. تعریف تابع پاداش برای مونتاژ
  • 48. چالش های سرعت بالا در مونتاژ
  • 49. دقت در مونتاژ
  • 50. هماهنگی ربات ها
  • 51. تشخیص قطعات
  • 52. دستیابی به قطعات
  • 53. قرار دادن قطعات
  • 54. اتصال قطعات
  • 55. کنترل نیرو و گشتاور
  • 56. مدیریت خطاهای مونتاژ
  • 57. یادگیری تقویتی برای کنترل حرکت ربات
  • 58. یادگیری تقویتی برای مسیریابی ربات
  • 59. یادگیری تقویتی برای کنترل گریپر
  • 60. یادگیری تقویتی برای هماهنگی چند ربات
  • 61. یادگیری تقویتی برای تشخیص و ردیابی قطعات
  • 62. یادگیری تقویتی برای اصلاح خطا در حین مونتاژ
  • 63. یادگیری تقویتی برای بهینه سازی ترتیب مونتاژ
  • 64. یادگیری تقویتی برای مونتاژ قطعات انعطاف پذیر
  • 65. یادگیری تقویتی برای مونتاژ قطعات با ابعاد متغیر
  • 66. یادگیری تقویتی برای مونتاژ قطعات در محیط های پویا
  • 67. شبیه سازی محیط های رباتیک صنعتی
  • 68. ابزارهای شبیه سازی (Gazebo, CoppeliaSim, PyBullet)
  • 69. نحوه ایجاد محیط های مونتاژ در شبیه سازها
  • 70. نحوه تعریف ربات ها و سنسورها در شبیه سازها
  • 71. نحوه تعریف دینامیک محیط
  • 72. پیاده سازی الگوریتم های MARL
  • 73. انتخاب پلتفرم پیاده سازی (Python, TensorFlow, PyTorch)
  • 74. استفاده از کتابخانه های MARL (PettingZoo, RLlib)
  • 75. نحوه اتصال شبیه ساز به چارچوب یادگیری تقویتی
  • 76. پیاده سازی الگوریتم های انتخاب شده
  • 77. تنظیم پارامترهای الگوریتم ها
  • 78. مراحل آموزش عامل ها
  • 79. ارزیابی عملکرد عامل ها
  • 80. معیارهای ارزیابی (نرخ موفقیت، زمان مونتاژ، دقت)
  • 81. تحلیل نتایج آموزش
  • 82. بهبود عملکرد عامل ها
  • 83. تنظیم تابع پاداش
  • 84. تغییر ساختار شبکه عصبی
  • 85. استفاده از تکنیک های پیشرفته MARL
  • 86. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 87. یادگیری با نظارت (Imitation Learning) در MARL
  • 88. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل (Model-Based MARL)
  • 89. کاربرد MARL در رباتیک صنعتی فراتر از مونتاژ
  • 90. انبارداری خودکار
  • 91. بازرسی و کنترل کیفیت
  • 92. پالت بندی
  • 93. بسته بندی
  • 94. خدمات لجستیک داخلی
  • 95. مطالعات موردی از کاربرد MARL در رباتیک صنعتی
  • 96. چالش های عملیاتی پیاده سازی MARL در صنعت
  • 97. هزینه های پیاده سازی
  • 98. نیاز به داده های زیاد
  • 99. قابلیت اطمینان و ایمنی
  • 100. سازگاری با سیستم های موجود

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.