کتاب اصول و تکنیک‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای روبات‌های استخراج

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 اصول و تکنیک‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای روبات‌های استخراج

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های استخراج معادن

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک
  • 5. چالش های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 6. چالش های خاص ربات های استخراج
  • 7. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 8. عامل ها و محیط
  • 9. حالت، عمل و پاداش
  • 10. سیاست ها و تابع ارزش
  • 11. فرایند تصمیم گیری مارکوف (MDP)
  • 12. فرایندهای تصمیم گیری مارکوف چندعامله (Dec-POMDP)
  • 13. بازی های پویا
  • 14. مفاهیم بازی ها
  • 15. بازی های جمعی
  • 16. بازی های غیر جمعی
  • 17. توازن نش
  • 18. توازن نش ضمنی
  • 19. توازن نش کامل زیربازی
  • 20. توازن نش کامل
  • 21. نظریه اطلاعات مشترک
  • 22. نظریه اطلاعات متقابل
  • 23. ارتباطات در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 24. مدل های ارتباطی
  • 25. ارتباط صریح
  • 26. ارتباط ضمنی
  • 27. یادگیری ارتباطات
  • 28. مدل های ارتباطی قابل یادگیری
  • 29. مدل های ارتباطی با استفاده از شبکه های عصبی
  • 30. مدل های ارتباطی با استفاده از پردازش زبان طبیعی
  • 31. مدل های ارتباطی با استفاده از سیگنال های حسگر
  • 32. یادگیری سیاست ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 33. یادگیری سیاست مبتنی بر ارزش
  • 34. یادگیری سیاست مبتنی بر گرادیان
  • 35. یادگیری سیاست های مشترک
  • 36. یادگیری سیاست های توزیع شده
  • 37. یادگیری سیاست های خودمختار
  • 38. یادگیری سیاست ها با استفاده از شبکه های عصبی عمیق
  • 39. یادگیری سیاست ها با استفاده از شبکه های عصبی بازگشتی
  • 40. یادگیری سیاست ها با استفاده از شبکه های عصبی کانولوشنی
  • 41. یادگیری سیاست ها با استفاده از معماری های پیشرفته
  • 42. یادگیری ارزش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 43. یادگیری ارزش مبتنی بر جدول
  • 44. یادگیری ارزش مبتنی بر شبکه های عصبی
  • 45. یادگیری ارزش های مشترک
  • 46. یادگیری ارزش های توزیع شده
  • 47. یادگیری ارزش های خودمختار
  • 48. یادگیری ارزش ها با استفاده از تجربه مشترک
  • 49. یادگیری ارزش ها با استفاده از تجربه مستقل
  • 50. یادگیری ارزش ها با استفاده از حافظه مشترک
  • 51. یادگیری ارزش ها با استفاده از حافظه توزیع شده
  • 52. تکنیک های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 53. Q-learning چندعامله
  • 54. Deep Q-Networks (DQN) چندعامله
  • 55. Actor-Critic چندعامله
  • 56. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 57. Proximal Policy Optimization (PPO) چندعامله
  • 58. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) چندعامله
  • 59. Evolutionary Strategies (ES) چندعامله
  • 60. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) چندعامله
  • 61. Meta-learning برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 62. Transfer learning برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 63. Federated learning برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 64. Self-play برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 65. Multi-agent imitation learning
  • 66. Multi-agent inverse reinforcement learning
  • 67. تکنیک های تخصصی برای ربات های استخراج
  • 68. مدل سازی محیط استخراج
  • 69. مدل سازی ربات های استخراج
  • 70. مدل سازی تعاملات بین ربات ها
  • 71. مدل سازی تعاملات ربات و محیط
  • 72. مدیریت منابع در ربات های استخراج
  • 73. بهینه سازی مسیر ربات های استخراج
  • 74. تخصیص وظایف به ربات های استخراج
  • 75. هماهنگی ربات های استخراج
  • 76. تشخیص و اجتناب از موانع
  • 77. تشخیص و استخراج مواد معدنی
  • 78. مدیریت انرژی ربات های استخراج
  • 79. یادگیری سیاست های جمعی برای استخراج
  • 80. یادگیری سیاست های رقابتی برای استخراج
  • 81. یادگیری سیاست های همکاری برای استخراج
  • 82. یادگیری سیاست های مختلط برای استخراج
  • 83. روش های ارزیابی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 84. معیارهای عملکرد
  • 85. شبیه سازی
  • 86. آزمایش های واقعی
  • 87. تحلیل حساسیت
  • 88. مقایسه با روش های پایه
  • 89. کاربردها و مطالعات موردی
  • 90. ربات های استخراج در معادن زیرزمینی
  • 91. ربات های استخراج در معادن روباز
  • 92. ربات های استخراج در اکتشافات فضایی
  • 93. ربات های استخراج در محیط های زیر آب
  • 94. چالش های آینده و جهت گیری تحقیقاتی
  • 95. قابلیت مقیاس پذیری
  • 96. قابلیت تعمیم
  • 97. ایمنی و قابلیت اطمینان
  • 98. تفسیرپذیری
  • 99. یادگیری مداوم
  • 100. رابط انسان و ربات

📚 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.