سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: مقدمه‌ای بر اتوماسیون رباتیک پیشرفته

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: مقدمه‌ای بر اتوماسیون رباتیک پیشرفته

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 یادگیری تقویتی چندعامله: مقدمه‌ای بر اتوماسیون رباتیک پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف نگهداری و تعمیر

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. مفاهیم کلیدی RL
  • 4. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 5. فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 6. تابع ارزش، تابع سیاست
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک عامله
  • 8. Q-Learning
  • 9. SARSA
  • 10. Deep Q-Networks (DQN)
  • 11. Policy Gradients
  • 12. Actor-Critic Methods
  • 13. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله (MAS)
  • 14. مفاهیم کلیدی MAS
  • 15. عامل‌های هوشمند
  • 16. تعاملات عامل‌ها
  • 17. هماهنگی و همکاری
  • 18. رقابت
  • 19. سیستم‌های توزیع شده
  • 20. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 21. تعریف MARL
  • 22. تفاوت MARL با RL تک عامله
  • 23. چالش‌های MARL
  • 24. غیر ایستا بودن محیط
  • 25. ناهمگنی عامل‌ها
  • 26. مشکل ناظر
  • 27. مسئله مقیاس‌پذیری
  • 28. انواع چارچوب‌های MARL
  • 29. مدل‌های متمرکز (Centralized)
  • 30. مدل‌های توزیع شده (Decentralized)
  • 31. مدل‌های ترکیبی (Hybrid)
  • 32. مدل‌های متمرکز با اجرای توزیع شده (Centralized Training, Decentralized Execution - CTDE)
  • 33. الگوریتم‌های MARL
  • 34. انواع رویکردهای یادگیری در MARL
  • 35. یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 36. یادگیری مبتنی بر مشاهده محلی
  • 37. یادگیری مبتنی بر ارتباطات
  • 38. یادگیری مبتنی بر مدل
  • 39. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش
  • 40. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 41. QMIX
  • 42. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 43. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 44. IQL (Independent Q-Learning)
  • 45. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست
  • 46. Multi-Agent Policy Gradient
  • 47. DEA (Differentiable Experience Actor)
  • 48. STAR (State-Action-Reward Attention)
  • 49. کاربرد MARL در اتوماسیون رباتیک
  • 50. مقدمه‌ای بر اتوماسیون رباتیک
  • 51. ربات‌های خودمختار
  • 52. ربات‌های همکاری‌کننده
  • 53. ربات‌های متحرک
  • 54. ربات‌های بازویی
  • 55. کاربردهای MARL در رباتیک
  • 56. هماهنگی ربات‌های متحرک
  • 57. تشکیل صف ربات‌های متحرک
  • 58. مسیریابی ربات‌ها
  • 59. ناوبری ربات‌ها در محیط‌های پویا
  • 60. همکاری ربات‌های بازویی در مونتاژ
  • 61. توزیع وظایف بین ربات‌ها
  • 62. یادگیری مهارت‌های پیچیده رباتیک
  • 63. ربات‌های پرنده (پهپادها)
  • 64. ربات‌های زیرآبی
  • 65. ربات‌های انسان‌نما
  • 66. ربات‌های صنعتی
  • 67. ربات‌های خدماتی
  • 68. ربات‌های کاوشگر
  • 69. شبیه‌سازی محیط‌های رباتیک برای MARL
  • 70. ابزارهای شبیه‌سازی (Gazebo, CoppeliaSim, PyBullet)
  • 71. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی واقع‌گرایانه
  • 72. مدل‌سازی دینامیک ربات‌ها
  • 73. مدل‌سازی سنسورها و عملگرها
  • 74. مدل‌سازی تعاملات محیطی
  • 75. مدل‌سازی تعاملات عامل-عامل
  • 76. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در رباتیک
  • 77. معیارهای ارزیابی
  • 78. کارایی (Efficiency)
  • 79. قابلیت اطمینان (Reliability)
  • 80. انعطاف‌پذیری (Robustness)
  • 81. قابلیت تعمیم (Generalization)
  • 82. هماهنگی (Coordination)
  • 83. خودمختاری (Autonomy)
  • 84. مصرف انرژی
  • 85. زمان انجام وظیفه
  • 86. تعداد برخوردها
  • 87. روش‌های ارزیابی
  • 88. آزمایش‌های شبیه‌سازی
  • 89. آزمایش‌های فیزیکی
  • 90. تحلیل حساسیت
  • 91. مقایسه با روش‌های مرسوم
  • 92. تکنیک‌های پیشرفته در MARL برای رباتیک
  • 93. یادگیری مشاهده‌ای (Imitation Learning) در MARL
  • 94. یادگیری مبتنی بر پاداش مهندسی شده (Reward Shaping)
  • 95. یادگیری با استفاده از مربی (Learning from Demonstrations)
  • 96. یادگیری از طریق ارتباطات (Communication Learning)
  • 97. یادگیری با درک نظریه بازی (Game Theory)
  • 98. یادگیری با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks)
  • 99. یادگیری با استفاده از مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 100. یادگیری با استفاده از تکنیک‌های تضعیف (Regularization)

📚 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.