, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: ابزاری قدرتمند برای کنترل ربات‌های صنعتی سوراخکاری

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 چندعامله: ابزاری قدرتمند برای کنترل ربات‌های صنعتی سوراخکاری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف سوراخکاری با دقت بالا

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر رباتیک صنعتی
  • 2. مقدمه ای بر سوراخکاری صنعتی
  • 3. کاربرد ربات ها در سوراخکاری صنعتی
  • 4. چالش های کنترل ربات های سوراخکاری
  • 5. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 6. یادگیری تقویتی بدون ناظر
  • 7. یادگیری تقویتی با ناظر
  • 8. یادگیری تقویتی تقویتی
  • 9. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی
  • 10. تابع پاداش
  • 11. فضای حالت
  • 12. فضای عمل
  • 13. سیاست
  • 14. تابع ارزش
  • 15. الگوریتم های یادگیری تقویتی
  • 16. Q-Learning
  • 17. SARSA
  • 18. Deep Q-Networks (DQN)
  • 19. Policy Gradients
  • 20. Actor-Critic Methods
  • 21. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 22. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 23. چالش های MARL
  • 24. همکاری در MARL
  • 25. رقابت در MARL
  • 26. حالت های ترکیبی همکاری و رقابت
  • 27. معماری های MARL
  • 28. مرکز گرا
  • 29. غیرمتمرکز
  • 30. ترکیبی
  • 31. الگوریتم های MARL
  • 32. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 33. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 34. QMIX
  • 35. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 36. معرفی ربات های صنعتی سوراخکاری
  • 37. انواع ربات های صنعتی سوراخکاری
  • 38. ساختار و اجزای ربات سوراخکاری
  • 39. ملاحظات ایمنی در رباتیک سوراخکاری
  • 40. نرم افزارها و ابزارهای شبیه سازی رباتیک
  • 41. معرفی محیط های شبیه سازی برای MARL
  • 42. OpenAI Gym
  • 43. PyBullet
  • 44. MuJoCo
  • 45. RoboSchool
  • 46. Unity ML-Agents
  • 47. شبیه سازی محیط سوراخکاری صنعتی
  • 48. مدل سازی ربات سوراخکاری در محیط شبیه سازی
  • 49. تعریف فضای حالت برای ربات سوراخکاری
  • 50. تعریف فضای عمل برای ربات سوراخکاری
  • 51. طراحی تابع پاداش مناسب برای سوراخکاری
  • 52. اهداف سوراخکاری دقیق
  • 53. به حداقل رساندن زمان سوراخکاری
  • 54. بهینه سازی مصرف انرژی
  • 55. کاهش سایش ابزار
  • 56. مدل سازی چندعامله برای ربات های سوراخکاری
  • 57. تعریف عامل ها در سناریوی سوراخکاری
  • 58. ربات های متعدد سوراخکاری
  • 59. ربات های کمکی (حمل و نقل قطعه)
  • 60. سیستم بازرسی کیفیت
  • 61. مدل سازی تعامل بین عامل ها
  • 62. طراحی تابع پاداش مشترک
  • 63. طراحی تابع پاداش فردی
  • 64. تنظیم پارامترهای الگوریتم های MARL
  • 65. انتخاب الگوریتم MARL مناسب
  • 66. آموزش مدل MARL
  • 67. ارزیابی عملکرد مدل MARL
  • 68. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 69. دقت سوراخکاری
  • 70. کارایی
  • 71. پایداری
  • 72. قابلیت اطمینان
  • 73. پیاده سازی MARL بر روی ربات های واقعی
  • 74. انتقال دانش از شبیه سازی به دنیای واقعی (Sim-to-Real Transfer)
  • 75. چالش های پیاده سازی Sim-to-Real
  • 76. کالیبراسیون ربات
  • 77. حساسیت به نویز
  • 78. خطاهای سنسور
  • 79. کنترل پیشرفته در سوراخکاری با MARL
  • 80. بهینه سازی مسیر ابزار
  • 81. کنترل نیرو و گشتاور
  • 82. مدیریت ارتعاشات
  • 83. کنترل تطبیقی در سوراخکاری
  • 84. یادگیری از خطاها
  • 85. تنظیم خودکار پارامترها
  • 86. کاربرد MARL در رباتیک سوراخکاری انعطاف پذیر
  • 87. تغییر خودکار ابزار
  • 88. تغییر خودکار پارامترهای سوراخکاری
  • 89. سوراخکاری قطعات با هندسه های پیچیده
  • 90. سوراخکاری در مواد مختلف
  • 91. کاربرد MARL در سوراخکاری خودکار و بدون دخالت انسان
  • 92. برنامه ریزی خودکار وظایف
  • 93. مدیریت منابع
  • 94. تشخیص و رفع خطا
  • 95. کاربرد MARL در سیستم های تولید هوشمند
  • 96. ادغام با سایر سیستم های هوشمند
  • 97. مانیتورینگ و کنترل بلادرنگ
  • 98. بهینه سازی فرآیندهای تولید
  • 99. مطالعات موردی در رباتیک سوراخکاری با MARL
  • 100. مثال های عملی موفق

📚 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 چندعامله: ابزاری قدرتمند برای کنترل ربات‌های صنعتی سوراخکاری”

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

پیمایش به بالا