سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کنترل ربات‌های حفار با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله: رویکردهای نوین

کتاب کنترل ربات‌های حفار با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله: رویکردهای نوین

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 کنترل ربات‌های حفار با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله: رویکردهای نوین

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های حفاری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و انگیزه
  • 2. مفهوم ربات‌های حفار
  • 3. کاربرد ربات‌های حفار
  • 4. چالش‌های کنترل ربات‌های حفار
  • 5. مقدمه بر یادگیری تقویتی (RL)
  • 6. مبانی یادگیری تقویتی
  • 7. عناصر کلیدی RL: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 8. مدل‌های یادگیری تقویتی: مدل‌دار و بدون مدل
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-learning، SARSA، Policy Gradients
  • 10. مقدمه بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 11. مفهوم عامل‌های متعدد
  • 12. تفاوت MARL با RL تک عامله
  • 13. مزایای MARL
  • 14. چالش‌های MARL: همگرایی، همکاری، رقابت، ارتباط
  • 15. کاربرد MARL در رباتیک
  • 16. کاربرد MARL در کنترل ربات‌های حفار
  • 17. اهداف این دوره آموزشی
  • 18. ساختار دوره آموزشی
  • 19. مبانی رباتیک حفار
  • 20. انواع ربات‌های حفار (مکانیزه، خودمختار)
  • 21. اجزای اصلی ربات حفار (بازو، مته، سنسورها، محرک‌ها)
  • 22. مدل‌سازی دینامیکی ربات حفار
  • 23. مدل‌سازی سینماتیکی ربات حفار
  • 24. مکانیک حفاری (نیروهای وارده، گشتاورها)
  • 25. مدل‌سازی محیط حفاری (خاک، سنگ)
  • 26. سنسورهای ربات حفار (دوربین، لایدار، IMU، سنسورهای نیرو)
  • 27. پردازش داده‌های سنسور
  • 28. سیستم‌های ناوبری ربات حفار
  • 29. سیستم‌های برنامه‌ریزی مسیر برای ربات حفار
  • 30. مبانی یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 31. فضاهای حالت و عمل پیوسته
  • 32. روش‌های تقریب تابع ارزش (Value Function Approximation)
  • 33. شبکه‌های عصبی عمیق در RL (Deep RL)
  • 34. الگوریتم‌های Deep Q-Networks (DQN)
  • 35. الگوریتم‌های Policy Gradient (PG)
  • 36. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 37. الگوریتم‌های مدل‌ساز (Model-Based RL)
  • 38. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 39. یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی (Implicit Rewards)
  • 40. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 41. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله پیشرفته
  • 42. انواع سناریوهای MARL: همکاری، رقابت، مختلط
  • 43. روش‌های یادگیری در MARL: مرکزی، توزیع شده، ترکیبی
  • 44. الگوریتم‌های MARL: MADDPG، QMIX، VDN، COMA
  • 45. مسائل هماهنگی در MARL
  • 46. مسائل ارتباطات در MARL
  • 47. مسائل استقلال عامل‌ها در MARL
  • 48. مسائل ناپایداری یادگیری در MARL
  • 49. یادگیری تقویتی با پاداش مشترک (Shared Rewards)
  • 50. یادگیری تقویتی با پاداش مجزا (Individual Rewards)
  • 51. روش‌های کاهش پیچیدگی در MARL
  • 52. یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر هدف (Goal-Based Rewards)
  • 53. رویکردهای نوین در کنترل ربات‌های حفار با MARL
  • 54. معماری‌های MARL برای ربات‌های حفار
  • 55. طراحی فضای حالت و عمل برای ربات‌های حفار در MARL
  • 56. طراحی تابع پاداش برای ربات‌های حفار در MARL
  • 57. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای هماهنگی ربات‌های حفار
  • 58. یادگیری استراتژی‌های حفاری بهینه با MARL
  • 59. یادگیری استراتژی‌های پرهیز از برخورد با MARL
  • 60. یادگیری استراتژی‌های تقسیم وظایف با MARL
  • 61. یادگیری استراتژی‌های همکاری در محیط‌های پیچیده حفاری
  • 62. استفاده از مدل‌های دنیای واقعی در MARL برای ربات‌های حفار
  • 63. شبیه‌سازی محیط‌های حفاری برای آموزش MARL
  • 64. اعتبارسنجی و ارزیابی عملکرد ربات‌های حفار با MARL
  • 65. مقایسه رویکردهای مختلف MARL برای ربات‌های حفار
  • 66. کاربرد MARL در ربات‌های حفار برای اکتشاف منابع
  • 67. کاربرد MARL در ربات‌های حفار برای ساخت و ساز زیرزمینی
  • 68. کاربرد MARL در ربات‌های حفار برای عملیات امداد و نجات
  • 69. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در ربات‌های حفار واقعی
  • 70. راهکارهای افزایش پایداری و قابلیت اطمینان MARL در ربات‌های حفار
  • 71. کاربرد سنسورها در MARL ربات‌های حفار
  • 72. استفاده از داده‌های سنسور برای تعریف حالت در MARL
  • 73. استفاده از داده‌های سنسور برای تعریف پاداش در MARL
  • 74. یادگیری از طریق مشاهدات سنسوری در MARL
  • 75. یادگیری تقویتی با استفاده از بینایی ماشین در MARL
  • 76. یادگیری تقویتی با استفاده از پردازش ابر نقاط در MARL
  • 77. یادگیری تقویتی با استفاده از داده‌های سنسورهای نیرو در MARL
  • 78. یادگیری تقویتی با استفاده از ترکیب داده‌های سنسورهای مختلف
  • 79. موضوعات پیشرفته و تحقیقات آینده
  • 80. یادگیری تقویتی چندوظیفه‌ای (Multi-Task RL) برای ربات‌های حفار
  • 81. یادگیری تقویتی با قابلیت تعمیم (Generalization) برای ربات‌های حفار
  • 82. یادگیری تقویتی با قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability) برای ربات‌های حفار
  • 83. یادگیری تقویتی با رویکردهای یادگیری عمیق گراف (Graph Deep Learning)
  • 84. یادگیری تقویتی با رویکردهای یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
  • 85. یادگیری تقویتی با رویکردهای یادگیری تقویتی توزیع شده (Distributed MARL)
  • 86. یادگیری تقویتی با رویکردهای یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based MARL)
  • 87. یادگیری تقویتی با رویکردهای یادگیری تقویتی با عامل‌های هوشمند (Intelligent Agents)
  • 88. یادگیری تقویتی با رویکردهای یادگیری تقویتی با ربات‌های نرم (Soft Robots)
  • 89. یادگیری تقویتی با رویکردهای یادگیری تقویتی با ربات‌های انسان‌نما (Humanoid Robots)
  • 90. ارتباطات بین ربات‌های حفار در MARL
  • 91. یادگیری تقویتی با رویکردهای یادگیری تقویتی با عامل‌های همکار (Cooperative Agents)
  • 92. یادگیری تقویتی با رویکردهای یادگیری تقویتی با عامل‌های رقیب (Competitive Agents)
  • 93. یادگیری تقویتی با رویکردهای یادگیری تقویتی با عامل‌های ترکیبی (Mixed Agents)
  • 94. یادگیری تقویتی با رویکردهای یادگیری تقویتی با عامل‌های غیرهمگن (Heterogeneous Agents)
  • 95. یادگیری تقویتی با رویکردهای یادگیری تقویتی با عامل‌های همگن (Homogeneous Agents)
  • 96. یادگیری تقویتی با رویکردهای یادگیری تقویتی با عامل‌های چندگانه (Multiple Agents)
  • 97. یادگیری تقویتی با رویکردهای یادگیری تقویتی با عامل‌های زیاد (Many Agents)
  • 98. یادگیری تقویتی با رویکردهای یادگیری تقویتی با عامل‌های پویا (Dynamic Agents)
  • 99. یادگیری تقویتی با رویکردهای یادگیری تقویتی با عامل‌های ایستا (Static Agents)
  • 100. یادگیری تقویتی با رویکردهای یادگیری تقویتی با عامل‌های قابل اعتماد (Trustworthy Agents)

📚 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.