سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب هوش مصنوعی در صنعت: یادگیری تقویتی برای کنترل ربات‌های پرداخت‌کننده سطوح منحنی

کتاب هوش مصنوعی در صنعت: یادگیری تقویتی برای کنترل ربات‌های پرداخت‌کننده سطوح منحنی

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 هوش مصنوعی در صنعت: یادگیری تقویتی برای کنترل ربات‌های پرداخت‌کننده سطوح منحنی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف پرداختن به سطوح منحنی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به هوش مصنوعی در صنعت
  • 2. مقدمه به رباتیک صنعتی
  • 3. اهمیت اتوماسیون در صنعت
  • 4. چالش‌های کنترل ربات‌های صنعتی
  • 5. مقدمه به یادگیری ماشین
  • 6. مقدمه به یادگیری عمیق
  • 7. مقدمه به یادگیری تقویتی (RL)
  • 8. مبانی یادگیری تقویتی
  • 9. عناصر کلیدی RL: عامل، محیط، وضعیت، عمل، پاداش
  • 10. فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 11. تابع ارزش
  • 12. تابع سیاست
  • 13. الگوریتم‌های RL: Q-Learning
  • 14. الگوریتم‌های RL: SARSA
  • 15. الگوریتم‌های RL: Policy Gradients
  • 16. شبکه‌های عصبی عمیق در RL (Deep RL)
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 19. معماری DQN (Deep Q-Network)
  • 20. پیشرفت‌های DQN: Double DQN
  • 21. پیشرفت‌های DQN: Dueling DQN
  • 22. پیشرفت‌های DQN: Prioritized Experience Replay
  • 23. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 24. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 25. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 26. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 27. الگوریتم TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 28. یادگیری تقویتی چند عاملی (Multi-Agent RL)
  • 29. کاربرد RL در کنترل رباتیک
  • 30. چالش‌های RL در رباتیک
  • 31. مدل‌سازی محیط رباتیک
  • 32. نمایش وضعیت در رباتیک
  • 33. نمایش عمل در رباتیک
  • 34. طراحی تابع پاداش برای رباتیک
  • 35. شبیه‌سازی محیط رباتیک
  • 36. موتورهای شبیه‌سازی رباتیک (Gazebo, CoppeliaSim)
  • 37. اتصال RL به شبیه‌ساز رباتیک
  • 38. پردازش داده‌های حسگر ربات
  • 39. استفاده از بینایی ماشین در RL رباتیک
  • 40. پردازش تصاویر برای تشخیص سطوح
  • 41. تشخیص لبه و ویژگی در تصاویر
  • 42. تقطیر معنایی (Semantic Segmentation)
  • 43. تخمین عمق (Depth Estimation)
  • 44. استفاده از حسگرهای دیگر (LIDAR, Force/Torque)
  • 45. پردازش داده‌های حسگر Force/Torque
  • 46. کنترل ربات‌های صنعتی
  • 47. انواع ربات‌های صنعتی (بازویی، متحرک)
  • 48. مفاهیم سینماتیک مستقیم و معکوس
  • 49. کنترل مبتنی بر مدل
  • 50. کنترل بدون مدل
  • 51. کنترل ربات‌های پرداخت‌کننده سطوح
  • 52. پیچیدگی سطوح منحنی
  • 53. چالش‌های پرداخت سطوح منحنی
  • 54. نیاز به دقت بالا در پرداخت
  • 55. تأثیر نیرو و گشتاور بر کیفیت پرداخت
  • 56. کنترل نیروی ربات
  • 57. کنترل موقعیت ربات
  • 58. کنترل همزمان نیرو و موقعیت
  • 59. کاربرد RL برای کنترل موقعیت ربات در پرداخت
  • 60. کاربرد RL برای کنترل نیروی ربات در پرداخت
  • 61. کاربرد RL برای کنترل همزمان نیرو و موقعیت
  • 62. یادگیری سیاست پرداخت سطوح منحنی
  • 63. یادگیری سیاست پرداخت با استفاده از CNN
  • 64. یادگیری سیاست پرداخت با استفاده از RNN
  • 65. یادگیری سیاست پرداخت با استفاده از Actor-Critic
  • 66. تنظیم تابع پاداش برای پرداخت سطوح منحنی
  • 67. پاداش برای دقت مسیر
  • 68. پاداش برای کیفیت سطح پرداخت شده
  • 69. پاداش برای جلوگیری از برخورد
  • 70. پاداش برای بهینه‌سازی زمان
  • 71. روش‌های جمع‌آوری داده در RL رباتیک
  • 72. یادگیری از داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 73. انتقال یادگیری (Transfer Learning) از شبیه‌سازی به واقعیت
  • 74. استراتژی‌های جمع‌آوری داده در محیط واقعی
  • 75. ملاحظات ایمنی در RL رباتیک
  • 76. اعتبارسنجی مدل RL
  • 77. ارزیابی عملکرد ربات پرداخت‌کننده
  • 78. معیارهای ارزیابی کیفیت پرداخت
  • 79. اندازه‌گیری ناهمواری سطح
  • 80. اندازه‌گیری یکنواختی پوشش
  • 81. کاربرد RL در بهینه‌سازی پارامترهای پرداخت
  • 82. کاربرد RL در تطبیق با تغییرات سطح
  • 83. کاربرد RL در تشخیص عیوب سطح
  • 84. کاربرد RL در برنامه‌ریزی مسیر ربات
  • 85. یادگیری تقویتی عمیق برای کنترل ربات‌های پرداخت‌کننده سطوح منحنی
  • 86. چالش‌های پیاده‌سازی RL در صنعت
  • 87. نیاز به سخت‌افزار قوی
  • 88. زمان آموزش طولانی
  • 89. تفسیرپذیری مدل‌های RL
  • 90. امنیت داده‌ها
  • 91. نمونه‌های موردی (Case Studies) از کاربرد RL در صنعت
  • 92. مطالعات موردی رباتیک در صنایع مختلف
  • 93. مطالعات موردی پرداخت سطوح در صنایع مختلف
  • 94. آینده RL در کنترل ربات‌های صنعتی
  • 95. روندهای تحقیقاتی آینده
  • 96. چالش‌های پیش رو
  • 97. فرصت‌های جدید
  • 98. منابع و مقالات کلیدی در زمینه RL و رباتیک
  • 99. ابزارهای نرم‌افزاری برای RL
  • 100. کتابخانه‌های RL (OpenAI Gym, Stable Baselines)

📚 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.