سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل دقیق نیروی ربات

کتاب تکنیک‌های پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل دقیق نیروی ربات

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 تکنیک‌های پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل دقیق نیروی ربات

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام عملیات مونتاژ قطعات با نیاز به نیروی متغیر و قابل تنظیم

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. تفاوت های کلیدی بین یادگیری تقویتی تک عامله و چندعامله
  • 5. کاربردها و چالش های یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک
  • 6. کنترل دقیق نیروی ربات: مفاهیم و چالش ها
  • 7. مقدمه ای بر کنترل نیروی ربات
  • 8. مدل های دینامیکی ربات ها
  • 9. سنسورهای نیرو و گشتاور
  • 10. روش های کنترل نیروی متداول
  • 11. محدودیت های روش های کنترل نیروی سنتی
  • 12. نیاز به رویکردهای پیشرفته برای کنترل دقیق نیروی ربات
  • 13. یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل نیروی ربات: یک چارچوب جدید
  • 14. مزایای استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل نیروی ربات
  • 15. مروری بر پژوهش های اخیر در این زمینه
  • 16. ساختار کلی یک سیستم یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل نیروی ربات
  • 17. عامل ها در سیستم یادگیری تقویتی چندعامله
  • 18. حالت (State) در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 19. عمل (Action) در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 20. تابع پاداش (Reward Function) در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 21. تابع ارزش (Value Function) در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 22. سیاست (Policy) در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 23. یادگیری سیاست (Policy Learning)
  • 24. یادگیری ارزش (Value Learning)
  • 25. الگوریتم های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 26. الگوریتم های مبتنی بر ارزش
  • 27. Q-learning در محیط های چندعامله
  • 28. Deep Q-Networks (DQN) برای محیط های چندعامله
  • 29. الگوریتم های مبتنی بر سیاست
  • 30. Policy Gradients در محیط های چندعامله
  • 31. Actor-Critic methods در محیط های چندعامله
  • 32. الگوریتم های مختلط
  • 33. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 34. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 35. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 36. QMIX (Q-value Mixing)
  • 37. IQL (Independent Q-Learning)
  • 38. اتصال عامل ها (Agent Communication)
  • 39. معماری های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 40. معماری های متمرکز (Centralized)
  • 41. معماری های غیرمتمرکز (Decentralized)
  • 42. معماری های مختلط (Hybrid)
  • 43. طراحی تابع پاداش برای کنترل دقیق نیروی ربات
  • 44. پاداش برای دقت در اعمال نیرو
  • 45. پاداش برای پایداری نیرو
  • 46. پاداش برای اجتناب از ضربه یا تکان
  • 47. پاداش برای کارایی انرژی
  • 48. پاداش برای رسیدن به هدف
  • 49. طراحی حالت (State Representation) برای کنترل دقیق نیروی ربات
  • 50. اطلاعات سنسور نیرو و گشتاور
  • 51. اطلاعات موقعیت و جهت ربات
  • 52. اطلاعات محیط اطراف
  • 53. اطلاعات مربوط به وظیفه
  • 54. پیچیدگی حالت و راهکارهای کاهش آن
  • 55. طراحی عمل (Action Space) برای کنترل دقیق نیروی ربات
  • 56. کنترل مستقیم نیرو
  • 57. کنترل گشتاور
  • 58. کنترل سرعت یا موقعیت با در نظر گرفتن قید نیرو
  • 59. فضاهای عمل گسسته و پیوسته
  • 60. بهینه سازی فضای عمل
  • 61. تکنیک های پیشرفته برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 62. یادگیری با انتقال (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 63. یادگیری با تقلید (Imitation Learning) در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 64. یادگیری فعال (Active Learning) در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 65. یادگیری با استفاده از شبیه سازی (Simulation-based Learning)
  • 66. انتقال از شبیه سازی به واقعیت (Sim-to-Real Transfer)
  • 67. مدل های یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل نیروی ربات
  • 68. مدل های یادگیری مبتنی بر شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 69. مدل های یادگیری مبتنی بر شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 70. مدل های یادگیری مبتنی بر معماری های ترانسفورمر (Transformer)
  • 71. استفاده از مدل های پیش بینی کننده حالت (State Predictors)
  • 72. استفاده از مدل های پیش بینی کننده پاداش (Reward Predictors)
  • 73. مدل های یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات های چنددرجه آزادی (Multi-DOF Robots)
  • 74. مدل های یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات های انسان نما (Humanoid Robots)
  • 75. مدل های یادگیری تقویتی چندعامله برای بازوهای رباتیک (Robotic Arms)
  • 76. مدل های یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات های متحرک (Mobile Robots)
  • 77. مسائل مربوط به هماهنگی عامل ها در کنترل نیروی ربات
  • 78. هماهنگی در اعمال نیروهای مخالف
  • 79. هماهنگی در اجتناب از برخورد
  • 80. هماهنگی در انجام وظایف مشترک
  • 81. هماهنگی در توزیع وظایف
  • 82. مدیریت عدم قطعیت در یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل نیرو
  • 83. مدل سازی عدم قطعیت در سنسورها
  • 84. مدل سازی عدم قطعیت در دینامیک ربات
  • 85. مدل سازی عدم قطعیت در محیط
  • 86. روش های مقاوم سازی (Robust Control) با یادگیری تقویتی
  • 87. تکنیک های اکتشاف (Exploration) در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 88. اکتشاف مبتنی بر انتروپی (Entropy-based Exploration)
  • 89. اکتشاف مبتنی بر کنجکاوی (Curiosity-driven Exploration)
  • 90. اکتشاف مبتنی بر هدف (Goal-directed Exploration)
  • 91. اکتشاف در فضاهای حالت بزرگ
  • 92. تکنیک های تبیین پذیری (Explainability) در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 93. درک تصمیمات عامل ها
  • 94. تحلیل اهمیت ویژگی ها
  • 95. بصری سازی سیاست ها
  • 96. اعتبارسنجی و ارزیابی سیستم های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 97. معیارهای ارزیابی عملکرد
  • 98. مقایسه با روش های پایه (Baselines)
  • 99. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 100. آزمایش در محیط های واقعی

📚 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.