سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی استراتژی‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های بازرسی زیر آب

کتاب طراحی استراتژی‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های بازرسی زیر آب

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 طراحی استراتژی‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های بازرسی زیر آب

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف بازرسی و نگهداری زیر آب

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه بر ربات‌های زیر آب و کاربردهای آن‌ها
  • 2. مقدمه بر یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. مبانی یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 4. عوامل در یادگیری تقویتی: حالت، عمل، پاداش
  • 5. فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 7. الگوریتم‌های مبتنی بر مقدار (Value-Based RL)
  • 8. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based RL)
  • 9. الگوریتم‌های ترکیبی (Actor-Critic RL)
  • 10. مقدمه بر سیستم‌های چندعامله (MARL)
  • 11. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 12. همکاری و رقابت در MARL
  • 13. محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 14. انواع محیط‌های MARL: مجموع، مختلط، همکارانه
  • 15. مدل‌سازی محیط‌های رباتیک زیر آب برای MARL
  • 16. حسگرهای ربات‌های زیر آب: سونار، دوربین، IMU
  • 17. فعال‌کننده‌های ربات‌های زیر آب: پیشرانه، بازو
  • 18. محدودیت‌های ربات‌های زیر آب: پهنای باند ارتباطی، انرژی، تاخیر
  • 19. معماری‌های سیستم‌های رباتیک زیر آب
  • 20. اصول طراحی ربات‌های بازرسی زیر آب
  • 21. کاربردهای بازرسی زیر آب: خطوط لوله، سازه‌ها، کف دریا
  • 22. ملاحظات ایمنی در عملیات ربات‌های زیر آب
  • 23. مقدمه بر یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 24. شبکه‌های عصبی عمیق در RL
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
  • 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های سری زمانی
  • 27. الگوریتم‌های DRL بدون مدل: DQN, DDPG, TD3, SAC
  • 28. الگوریتم‌های DRL مبتنی بر سیاست: A2C, PPO
  • 29. مقدمه بر یادگیری تقویتی چندعامله عمیق (Deep MARL)
  • 30. چالش‌های Deep MARL در رباتیک
  • 31. استراتژی‌های همکاری در Deep MARL
  • 32. استراتژی‌های رقابت در Deep MARL
  • 33. استراتژی‌های مختلط در Deep MARL
  • 34. محیط‌های شبیه‌سازی برای رباتیک زیر آب
  • 35. شبیه‌سازهای رایج رباتیک زیر آب: Gazebo, Webots, Unity
  • 36. توسعه محیط‌های شبیه‌سازی سفارشی برای MARL
  • 37. مدل‌سازی دینامیک سیالات و اثرات آن بر ربات‌ها
  • 38. مدل‌سازی نویز حسگر در محیط‌های زیر آب
  • 39. مدل‌سازی تاخیر ارتباطی در سیستم‌های چندعامله
  • 40. طراحی تابع پاداش برای وظایف بازرسی زیر آب
  • 41. پاداش‌های مبتنی بر اکتشاف
  • 42. پاداش‌های مبتنی بر دستیابی به هدف
  • 43. پاداش‌های مبتنی بر همکاری
  • 44. پاداش‌های مبتنی بر کارایی
  • 45. طراحی تابع پاداش برای جلوگیری از برخورد
  • 46. طراحی تابع پاداش برای بهینه‌سازی مسیر
  • 47. یادگیری سیاست‌های مشترک در MARL
  • 48. یادگیری سیاست‌های جداگانه در MARL
  • 49. یادگیری سیاست‌های مبتنی بر مرکز (Centralized Training, Decentralized Execution - CTDE)
  • 50. معماری‌های CTDE: MADDPG, COMA
  • 51. یادگیری سیاست‌های مبتنی بر عامل (Agent-Centric Learning)
  • 52. یادگیری تقویتی با عامل مرکزی
  • 53. یادگیری تقویتی با عامل غیرمتمرکز
  • 54. یادگیری تقویتی با عامل نیمه‌متمرکز
  • 55. استراتژی‌های ارتباطی بین عوامل
  • 56. ارتباطات صریح
  • 57. ارتباطات ضمنی
  • 58. یادگیری پروتکل‌های ارتباطی
  • 59. فشرده‌سازی داده‌ها برای ارتباطات زیر آب
  • 60. مدیریت پهنای باند محدود
  • 61. استراتژی‌های یادگیری برای وظایف بازرسی:
  • 62. پیمایش و نقشه‌برداری
  • 63. جستجوی هدف
  • 64. ردیابی هدف
  • 65. بازرسی سازه‌ها
  • 66. بازرسی خطوط لوله
  • 67. بازرسی کف دریا
  • 68. شناسایی عیوب
  • 69. مدل‌سازی و بازسازی سه‌بعدی
  • 70. استفاده از حسگرهای مختلف در MARL
  • 71. ادغام داده‌های سونار و دوربین
  • 72. ادغام داده‌های IMU و GPS (در صورت دسترسی)
  • 73. یادگیری تقویتی برای مسیریابی خودمختار
  • 74. یادگیری تقویتی برای مانورهای جلوگیری از برخورد
  • 75. یادگیری تقویتی برای کنترل بازوی رباتیک
  • 76. یادگیری تقویتی برای تشکیل گروهی ربات‌ها
  • 77. یادگیری تقویتی برای وظایف توزیع شده
  • 78. یادگیری تقویتی برای استراتژی‌های تطبیقی
  • 79. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
  • 80. یادگیری از طریق شبیه‌سازی به واقعیت (Sim-to-Real)
  • 81. چالش‌های Sim-to-Real برای رباتیک زیر آب
  • 82. استراتژی‌های بهبود robustness در MARL
  • 83. آموزش با داده‌های نویزی
  • 84. آموزش با اغتشاشات محیطی
  • 85. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 86. سنجه‌های ارزیابی: نرخ موفقیت، زمان رسیدن به هدف، مصرف انرژی
  • 87. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 88. مقایسه با الگوریتم‌های دیگر
  • 89. پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌های MARL بر روی ربات‌های واقعی
  • 90. ملاحظات سخت‌افزاری
  • 91. ملاحظات نرم‌افزاری
  • 92. کالیبراسیون ربات‌ها
  • 93. تست میدانی
  • 94. مطالعات موردی از کاربرد MARL در رباتیک زیر آب
  • 95. کاربرد در اکتشافات دریایی
  • 96. کاربرد در نگهداری و تعمیرات زیرساخت‌ها
  • 97. کاربرد در تحقیقات علمی
  • 98. آینده تحقیقات در MARL برای رباتیک زیر آب
  • 99. یادگیری تقویتی خودنظارتی (Self-Supervised RL)
  • 100. یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی (Implicit Reward RL)

📚 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.