, ,

کتاب یادگیری تقویتی عمیق چندعامله در رباتیک دریایی: رویکردی نوین برای وظایف پیچیده زیردریایی

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 یادگیری تقویتی عمیق چندعامله در رباتیک دریایی: رویکردی نوین برای وظایف پیچیده زیردریایی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف بازرسی و تعمیر کابل‌های زیردریایی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به رباتیک دریایی
  • 2. مقدمه به رباتیک زیردریایی
  • 3. کاربردهای رباتیک دریایی
  • 4. چالش‌های رباتیک دریایی
  • 5. مقدمه به یادگیری ماشین
  • 6. مقدمه به یادگیری عمیق
  • 7. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 9. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 10. مقدمه به یادگیری تقویتی (RL)
  • 11. مفاهیم اساسی RL: عامل، محیط، وضعیت، عمل، پاداش
  • 12. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 13. الگوریتم‌های RL مبتنی بر مقدار: Q-learning
  • 14. الگوریتم‌های RL مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 15. مقدمه به یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 16. ترکیب یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی
  • 17. شبکه‌های عصبی عمیق برای تقریب تابع ارزش
  • 18. شبکه‌های عصبی عمیق برای تقریب سیاست
  • 19. الگوریتم‌های DRL پیشرفته: DQN
  • 20. الگوریتم‌های DRL پیشرفته: A2C/A3C
  • 21. الگوریتم‌های DRL پیشرفته: PPO
  • 22. الگوریتم‌های DRL پیشرفته: SAC
  • 23. مقدمه به یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 24. چالش‌های MARL: همبستگی، عدم قطعیت، مقیاس‌پذیری
  • 25. انواع رویکردهای MARL
  • 26. MARL مبتنی بر عامل مرکزی
  • 27. MARL مبتنی بر عامل غیرمرکزی
  • 28. MARL ترکیبی
  • 29. یادگیری همکارانه در MARL
  • 30. یادگیری رقابتی در MARL
  • 31. یادگیری ترکیبی (Cooperative-Competitive) در MARL
  • 32. مدل‌سازی محیط در MARL
  • 33. مدل‌سازی عامل در MARL
  • 34. ارتباط بین عامل‌ها در MARL
  • 35. هماهنگی بین عامل‌ها در MARL
  • 36. مذاکره بین عامل‌ها در MARL
  • 37. فراگیری دانش بین عامل‌ها در MARL
  • 38. تقویت یادگیری در محیط‌های شبیه‌سازی شده دریایی
  • 39. شبیه‌سازهای رباتیک دریایی: Gazebo، Webots، MuJoCo
  • 40. مدل‌سازی دینامیک ربات‌های زیردریایی
  • 41. مدل‌سازی سنسورهای ربات‌های زیردریایی
  • 42. مدل‌سازی محیط دریایی: جریان، امواج، رسوبات
  • 43. ایجاد وظایف پیچیده زیردریایی
  • 44. وظایف ناوبری و مسیردهی زیردریایی
  • 45. وظایف اکتشاف و نقشه‌برداری زیردریایی
  • 46. وظایف بازرسی و نگهداری زیردریایی
  • 47. وظایف نمونه‌برداری از محیط دریایی
  • 48. وظایف جستجو و نجات زیردریایی
  • 49. وظایف همکاری بین ربات‌های زیردریایی
  • 50. وظایف همکاری ربات-انسان در محیط دریایی
  • 51. طراحی پاداش برای وظایف پیچیده زیردریایی
  • 52. طراحی پاداش برای یادگیری همکارانه
  • 53. طراحی پاداش برای یادگیری رقابتی
  • 54. طراحی پاداش برای وظایف چندهدفه
  • 55. تکنیک‌های اکتشاف در DRL برای رباتیک دریایی
  • 56. استراتژی‌های انطباقی در MARL
  • 57. یادگیری سیاست‌های مقاوم در برابر خطا
  • 58. یادگیری سیاست‌های قابل تفسیر
  • 59. پیاده‌سازی DRL بر روی سخت‌افزار رباتیک دریایی
  • 60. چالش‌های انتقال از شبیه‌سازی به واقعیت (Sim-to-Real)
  • 61. تکنیک‌های کاهش شکاف Sim-to-Real
  • 62. اعتبارسنجی و تست الگوریتم‌های DRL در محیط واقعی
  • 63. مدیریت منابع محاسباتی در رباتیک دریایی
  • 64. پردازش داده‌های سنسور در زمان واقعی
  • 65. ارتباطات در رباتیک زیردریایی
  • 66. امنیت در رباتیک دریایی
  • 67. اخلاق در رباتیک دریایی
  • 68. آینده DRL در رباتیک دریایی
  • 69. کاربردهای نوظهور DRL در رباتیک دریایی
  • 70. چالش‌های تحقیقاتی آینده
  • 71. روش‌های ارزیابی عملکرد در MARL
  • 72. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL
  • 73. مطالعات موردی از کاربردهای موفق DRL در رباتیک دریایی
  • 74. مطالعات موردی از کاربردهای موفق MARL در رباتیک دریایی
  • 75. اصول مهندسی نرم‌افزار برای سیستم‌های رباتیک دریایی
  • 76. مبانی رباتیک خودمختار
  • 77. مفاهیم هوش مصنوعی در رباتیک
  • 78. مقدمه به یادگیری آماری
  • 79. مبانی بهینه‌سازی
  • 80. نظریه کنترل
  • 81. مبانی پردازش سیگنال
  • 82. مبانی بینایی ماشین
  • 83. مبانی رباتیک پروازی (برای مقایسه)
  • 84. مبانی رباتیک زمینی (برای مقایسه)
  • 85. اصول ناوبری اینرسی (IMU)
  • 86. اصول سیستم موقعیت‌یابی جهانی (GPS)
  • 87. اصول سونار و لیدار
  • 88. اصول سیستم‌های خودمختار
  • 89. مقدمه به شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در MARL
  • 90. مقدمه به یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning) در رباتیک دریایی
  • 91. مقدمه به یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 92. مقدمه به یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 93. مقدمه به یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 94. مقدمه به یادگیری تقویتی از طریق عامل‌های با قابلیت تطبیق
  • 95. مقدمه به یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی
  • 96. مقدمه به یادگیری تقویتی با اهداف قابل یادگیری
  • 97. اصول مدل‌سازی عدم قطعیت در MARL
  • 98. اصول یادگیری چندوظیفه‌ای در رباتیک دریایی
  • 99. اصول یادگیری انتقالی در رباتیک دریایی
  • 100. اصول یادگیری مداوم (Continual Learning) در رباتیک دریایی

📚 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 چندعامله در رباتیک دریایی: رویکردی نوین برای وظایف پیچیده زیردریایی”

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

پیمایش به بالا