کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های حفار: اصول، تکنیک‌ها و کاربردها

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 برای ربات‌های حفار: اصول، تکنیک‌ها و کاربردها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های حفاری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
  • 4. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 5. فرآیند تصمیم گیری مارکوف (MDP)
  • 6. فضای حالت و عمل
  • 7. تابع پاداش
  • 8. تابع انتقال حالت
  • 9. ضرایب تخفیف
  • 10. هدف عامل
  • 11. تابع ارزش
  • 12. تابع ارزش حالت
  • 13. تابع ارزش حالت-عمل
  • 14. سیاست
  • 15. سیاست قطعی
  • 16. سیاست احتمالی
  • 17. اپیزودیک و پیوسته
  • 18. یادگیری بر اساس مدل در مقابل بدون مدل
  • 19. یادگیری آفلاین در مقابل آنلاین
  • 20. الگوریتم های یادگیری تقویتی پایه
  • 21. یادگیری Q
  • 22. جدول Q
  • 23. یادگیری Q با اکتشاف
  • 24. یادگیری Q با گرادیان سیاست
  • 25. یادگیری SARSA
  • 26. مقایسه Q-Learning و SARSA
  • 27. سایر الگوریتم های پایه
  • 28. معرفی یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 29. مفاهیم کلیدی MARL
  • 30. محیط های چند عامله
  • 31. تعاملات عامل-عامل
  • 32. هماهنگی و رقابت
  • 33. فضای حالت مشترک در مقابل فضای حالت محلی
  • 34. فضای عمل مشترک در مقابل فضای عمل محلی
  • 35. چالش های MARL
  • 36. پیچیدگی محاسباتی
  • 37. ناپایداری آموزشی
  • 38. ظهور رفتارهای غیرمنتظره
  • 39. مشکل تعمیم
  • 40. عدم قطعیت محیطی
  • 41. عدم قطعیت عامل
  • 42. ناهمگونی عامل ها
  • 43. مشکل شناسایی عامل
  • 44. انواع سناریوهای MARL
  • 45. همکاری
  • 46. رقابت
  • 47. مختلط (همکاری و رقابت)
  • 48. یادگیری تقویتی چند عامله برای ربات های حفار
  • 49. مقدمه ای بر ربات های حفار
  • 50. کاربردهای ربات های حفار
  • 51. نقش MARL در ربات های حفار
  • 52. مزایای استفاده از MARL در ربات های حفار
  • 53. چالش های خاص MARL در ربات های حفار
  • 54. محیط حفاری
  • 55. مدل سازی محیط حفاری
  • 56. محیط های شبیه سازی شده برای ربات های حفار
  • 57. طراحی پاداش برای وظایف حفاری
  • 58. پاداش های مبتنی بر پیشرفت
  • 59. پاداش های مبتنی بر کارایی
  • 60. پاداش های مبتنی بر ایمنی
  • 61. پاداش های ترکیبی
  • 62. تکنیک های MARL در ربات های حفار
  • 63. یادگیری Q چند عامله (Multi-Agent Q-Learning)
  • 64. تجزیه و تحلیل بازی های غیرهمکارانه (Non-Cooperative Game Theory)
  • 65. تجزیه و تحلیل بازی های همکارانه (Cooperative Game Theory)
  • 66. یادگیری سیاست مشترک (Joint Policy Learning)
  • 67. یادگیری سیاست های مستقل (Independent Policy Learning)
  • 68. یادگیری سیاست های متمرکز-غیرمتمرکز (Centralized-Dependent Decentralized Policies)
  • 69. معماری های یادگیری عمیق در MARL
  • 70. شبکه های عصبی عمیق برای عامل ها
  • 71. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 72. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 73. شبکه های عصبی گراف (GNN)
  • 74. یادگیری تقویتی عمیق چند عامله (MADRL)
  • 75. MADRL برای هماهنگی ربات های حفار
  • 76. MADRL برای تقسیم وظایف ربات های حفار
  • 77. MADRL برای ناوبری ربات های حفار
  • 78. MADRL برای اجتناب از موانع ربات های حفار
  • 79. MADRL برای مدیریت منابع ربات های حفار
  • 80. تکنیک های اکتشاف و بهره برداری در MARL
  • 81. اکتشاف مبتنی بر آنتروپی
  • 82. اکتشاف مبتنی بر تنوع
  • 83. اکتشاف مبتنی بر عدم قطعیت
  • 84. اکتشاف مبتنی بر پاداش
  • 85. تکنیک های کاهش ابعاد در MARL
  • 86. استخراج ویژگی
  • 87. یادگیری نمایش (Representation Learning)
  • 88. تکنیک های مدیریت عدم قطعیت در MARL
  • 89. مدل سازی عدم قطعیت محیطی
  • 90. مدل سازی عدم قطعیت عامل
  • 91. یادگیری مبتنی بر عدم قطعیت
  • 92. تکنیک های یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL
  • 93. یادگیری از محیط های مشابه
  • 94. یادگیری از عامل های دیگر
  • 95. یادگیری با داده های محدود
  • 96. تکنیک های یادگیری تکرار شونده (Meta-Learning) در MARL
  • 97. یادگیری سریع وظایف جدید
  • 98. یادگیری سازگاری با محیط های پویا
  • 99. کاربردهای MARL در ربات های حفار
  • 100. حفاری در معادن

📚 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.