سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در ربات‌های همکار دستی

کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در ربات‌های همکار دستی

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 کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در ربات‌های همکار دستی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های هوشمند برای کارهای دستی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه بر یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش، سیاست، تابع ارزش
  • 4. انواع یادگیری تقویتی: مدل-مبنا، مدل-آزاد
  • 5. مدل‌های یادگیری تقویتی: مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. مفهوم پاداش و طراحی تابع پاداش
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه: Q-Learning
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه: SARSA
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه: Deep Q-Network (DQN)
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه: Policy Gradient
  • 11. مقدمه بر رباتیک
  • 12. مقدمه بر ربات‌های همکار (Cobots)
  • 13. تعریف ربات‌های همکار دستی
  • 14. مزایای ربات‌های همکار دستی
  • 15. کاربردهای ربات‌های همکار دستی در صنایع مختلف
  • 16. محدودیت‌ها و چالش‌های ربات‌های همکار دستی
  • 17. مقدمه بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 18. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 19. چالش‌های کلیدی در MARL: عدم سکون محیط، غیرهمزمانی، پیچیدگی حالت-عمل
  • 20. انواع سناریوهای MARL: همکاری، رقابت، مختلط
  • 21. مفاهیم کلیدی در MARL: سیاست مشترک، سیاست مجزا، مشاهده مشترک، مشاهده مجزا
  • 22. الگوریتم‌های MARL پایه: Independent Q-Learning (IQL)
  • 23. الگوریتم‌های MARL پایه: MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 24. الگوریتم‌های MARL پایه: COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient)
  • 25. الگوریتم‌های MARL پایه: VDN (Value Decomposition Networks)
  • 26. الگوریتم‌های MARL پایه: QMIX
  • 27. مفاهیم پیشرفته در MARL: ارتباط بین عامل‌ها
  • 28. مفاهیم پیشرفته در MARL: بازی‌های تکراری و تعادل نش
  • 29. مفاهیم پیشرفته در MARL: یادگیری با مشاهده محدود
  • 30. مفاهیم پیشرفته در MARL: یادگیری با پاداش پراکنده
  • 31. کاربرد MARL در رباتیک
  • 32. چالش‌های خاص MARL در رباتیک: دینامیک پیچیده ربات‌ها، محدودیت‌های حسگر، ارتباطات
  • 33. مدل‌سازی محیط رباتیک برای MARL
  • 34. طراحی حالت و عمل برای ربات‌های همکار دستی در MARL
  • 35. طراحی تابع پاداش برای ربات‌های همکار دستی در MARL
  • 36. شبیه‌سازی محیط ربات‌های همکار دستی
  • 37. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای ربات‌های همکار دستی
  • 38. ارزیابی عملکرد ربات‌های همکار دستی با استفاده از MARL
  • 39. تمرین و یادگیری سیاست‌های همکاری
  • 40. یادگیری وظایف مشترک توسط ربات‌های همکار دستی
  • 41. یادگیری تقسیم وظایف بین ربات‌های همکار دستی
  • 42. یادگیری هماهنگی حرکات ربات‌های همکار دستی
  • 43. یادگیری تعامل ایمن با انسان‌ها
  • 44. یادگیری تعامل با محیط‌های پویا
  • 45. یادگیری انطباق با تغییرات محیطی
  • 46. یادگیری انطباق با تغییرات در وظایف
  • 47. یادگیری انطباق با تغییرات در سایر ربات‌ها
  • 48. یادگیری انطباق با تغییرات در توانایی‌های ربات‌ها
  • 49. یادگیری اصلاح سیاست‌ها بر اساس بازخورد انسانی
  • 50. یادگیری سیاست‌های مقاوم در برابر خطا
  • 51. یادگیری سیاست‌های بهینه در حضور عدم قطعیت
  • 52. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در MARL برای رباتیک
  • 53. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای MARL رباتیک
  • 54. استفاده از شبکه‌های کانولوشنال (CNN) برای پردازش اطلاعات دیداری ربات‌ها
  • 55. استفاده از شبکه‌های بازگشتی (RNN) برای مدل‌سازی دینامیک زمانی
  • 56. استفاده از شبکه‌های توجه (Attention) برای تمرکز بر اطلاعات مهم
  • 57. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در MARL رباتیک
  • 58. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL رباتیک
  • 59. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL رباتیک
  • 60. تکنیک‌های یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در MARL رباتیک
  • 61. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده (Imitation Learning) به عنوان مکمل MARL
  • 62. یادگیری تقویتی با راهنمایی (Guided Reinforcement Learning)
  • 63. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی کننده
  • 64. کاربرد MARL در جمع‌آوری و جابجایی اشیاء
  • 65. کاربرد MARL در مونتاژ قطعات
  • 66. کاربرد MARL در بازرسی و کنترل کیفیت
  • 67. کاربرد MARL در انبارداری و لجستیک
  • 68. کاربرد MARL در مراقبت‌های بهداشتی
  • 69. کاربرد MARL در کشاورزی هوشمند
  • 70. کاربرد MARL در اکتشاف و ناوبری
  • 71. کاربرد MARL در ربات‌های امداد و نجات
  • 72. کاربرد MARL در ربات‌های خانگی
  • 73. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی MARL در رباتیک
  • 74. امنیت ربات‌های همکار دستی
  • 75. قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability) در سیاست‌های MARL
  • 76. قابلیت اطمینان (Reliability) در سیستم‌های MARL رباتیک
  • 77. مسائل مربوط به حریم خصوصی
  • 78. مسائل مربوط به مسئولیت‌پذیری
  • 79. نرم‌افزارهای شبیه‌سازی رباتیک (Gazebo, CoppeliaSim, PyBullet)
  • 80. کتابخانه‌های یادگیری تقویتی (OpenAI Gym, Stable Baselines3, Ray RLlib)
  • 81. ابزارهای تجسم داده‌ها برای MARL
  • 82. روش‌های جمع‌آوری داده برای آموزش MARL
  • 83. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 84. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
  • 85. آینده MARL در ربات‌های همکار دستی
  • 86. روندهای تحقیقاتی جاری
  • 87. فرصت‌های شغلی در حوزه MARL رباتیک
  • 88. منابع و مقالات کلیدی در MARL رباتیک
  • 89. جامعه علمی و کنفرانس‌های مرتبط
  • 90. آموزش و پرورش در زمینه MARL رباتیک
  • 91. توسعه ابزارها و فریم‌ورک‌های جدید
  • 92. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 93. همکاری با صنعت برای توسعه کاربردهای عملی
  • 94. نکات مهم در طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های MARL برای ربات‌های همکار دستی
  • 95. ارزیابی ریسک در سیستم‌های MARL رباتیک
  • 96. ملاحظات مربوط به مصرف انرژی در ربات‌های همکار دستی
  • 97. ملاحظات مربوط به ارتباطات بین ربات‌ها
  • 98. ملاحظات مربوط به زمان‌بندی و هماهنگی
  • 99. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری سیستم‌های MARL

📚 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.