سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد شبکه‌های عصبی در تصمیم‌گیری رباتیک

کتاب کاربرد شبکه‌های عصبی در تصمیم‌گیری رباتیک

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد شبکه‌های عصبی در تصمیم‌گیری رباتیک

موضوع کلی: تصمیم‌گیری بهینه در شرایط عدم قطعیت

موضوع میانی: تصمیم‌گیری در هوش مصنوعی و رباتیک

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و رباتیک
  • 2. فصل ۲: مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. فصل ۳: پرسپترون و شبکه‌های عصبی تک لایه
  • 4. فصل ۴: شبکه‌های عصبی چند لایه و پس‌انتشار خطا
  • 5. فصل ۵: توابع فعال‌سازی و انتخاب آن‌ها
  • 6. فصل ۶: گرادیان کاهشی و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 7. فصل ۷: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 8. فصل ۸: معماری‌های پرکاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 9. فصل ۹: کاربرد CNN در تشخیص اشیاء برای رباتیک
  • 10. فصل ۱۰: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 11. فصل ۱۱: انواع RNN و شبکه‌های LSTM و GRU
  • 12. فصل ۱۲: کاربرد RNN در پردازش توالی و زمان
  • 13. فصل ۱۳: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 14. فصل ۱۴: مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 15. فصل ۱۵: کاربرد ترنسفورمر در رباتیک حرکتی
  • 16. فصل ۱۶: یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 17. فصل ۱۷: مبانی یادگیری تقویتی و فرایند آن
  • 18. فصل ۱۸: الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 19. فصل ۱۹: الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 20. فصل ۲۰: شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی (DQN)
  • 21. فصل ۲۱: الگوریتم‌های Policy Gradient پیشرفته
  • 22. فصل ۲۲: کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل ربات
  • 23. فصل ۲۳: یادگیری از طریق مشاهده (Imitation Learning)
  • 24. فصل ۲۴: روش‌های یادگیری از طریق مشاهده
  • 25. فصل ۲۵: کاربرد یادگیری از طریق مشاهده در رباتیک
  • 26. فصل ۲۶: شبکه‌های عصبی گرافی (GNN)
  • 27. فصل ۲۷: مبانی شبکه‌های عصبی گرافی
  • 28. فصل ۲۸: کاربرد GNN در رباتیک مشارکتی
  • 29. فصل ۲۹: رباتیک حرکتی و برنامه‌ریزی مسیر
  • 30. فصل ۳۰: شبکه‌های عصبی در برنامه‌ریزی مسیر ربات
  • 31. فصل ۳۱: ادراک ربات و ترکیب داده‌های حسی
  • 32. فصل ۳۲: کاربرد شبکه‌های عصبی در ادراک چندوجهی
  • 33. فصل ۳۳: دستکاری ربات و کنترل دقیق
  • 34. فصل ۳۴: شبکه‌های عصبی برای کنترل دست ربات
  • 35. فصل ۳۵: ربات‌های متحرک و ناوبری
  • 36. فصل ۳۶: شبکه‌های عصبی در ناوبری ربات‌های متحرک
  • 37. فصل ۳۷: تشخیص موانع و اجتناب از برخورد
  • 38. فصل ۳۸: کاربرد شبکه‌های عصبی در اجتناب از برخورد
  • 39. فصل ۳۹: تعامل انسان و ربات (HRI)
  • 40. فصل ۴۰: شبکه‌های عصبی در فهم زبان طبیعی ربات
  • 41. فصل ۴۱: تولید زبان طبیعی در ربات‌ها
  • 42. فصل ۴۲: رباتیک اجتماعی و هوشمند
  • 43. فصل ۴۳: شبکه‌های عصبی برای تعاملات اجتماعی ربات
  • 44. فصل ۴۴: جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها برای رباتیک
  • 45. فصل ۴۵: داده‌های شبیه‌سازی شده در مقابل داده‌های واقعی
  • 46. فصل ۴۶: ارزیابی مدل‌های شبکه‌های عصبی
  • 47. فصل ۴۷: معیارهای ارزیابی در رباتیک
  • 48. فصل ۴۸: ابرپارامترها و تنظیم آن‌ها
  • 49. فصل ۴۹: تکنیک‌های تنظیم ابرپارامترها
  • 50. فصل ۵۰: استقرار مدل‌های شبکه‌های عصبی در ربات
  • 51. فصل ۵۱: چالش‌های استقرار مدل‌ها
  • 52. فصل ۵۲: سخت‌افزار مورد نیاز برای شبکه‌های عصبی رباتیک
  • 53. فصل ۵۳: پردازش ابری و پردازش لبه
  • 54. فصل ۵۴: بینایی ماشین رباتیک با شبکه‌های عصبی
  • 55. فصل ۵۵: تخمین عمق و سه‌بعدی‌سازی
  • 56. فصل ۵۶: کاربرد شبکه‌های عصبی در تخمین عمق
  • 57. فصل ۵۷: درک صحنه توسط ربات
  • 58. فصل ۵۸: شبکه‌های عصبی برای درک صحنه
  • 59. فصل ۵۹: بازسازی سه‌بعدی محیط
  • 60. فصل ۶۰: شبکه‌های عصبی در بازسازی سه‌بعدی
  • 61. فصل ۶۱: رباتیک سیار و خودکار
  • 62. فصل ۶۲: شبکه‌های عصبی برای هدایت خودکار
  • 63. فصل ۶۳: روبات‌های انسان‌نما و تعامل
  • 64. فصل ۶۴: شبکه‌های عصبی برای کنترل حرکات انسان‌نما
  • 65. فصل ۶۵: رباتیک صنعتی و اتوماسیون
  • 66. فصل ۶۶: شبکه‌های عصبی در بازرسی کیفیت رباتیک
  • 67. فصل ۶۷: رباتیک پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی
  • 68. فصل ۶۸: شبکه‌های عصبی در جراحی رباتیک
  • 69. فصل ۶۹: رباتیک کشاورزی و پایش
  • 70. فصل ۷۰: شبکه‌های عصبی در رباتیک کشاورزی
  • 71. فصل ۷۱: رباتیک زیرآب و اکتشاف
  • 72. فصل ۷۲: شبکه‌های عصبی در رباتیک زیرآب
  • 73. فصل ۷۳: رباتیک فضایی و کاوش
  • 74. فصل ۷۴: شبکه‌های عصبی در رباتیک فضایی
  • 75. فصل ۷۵: رباتیک در محیط‌های خطرناک
  • 76. فصل ۷۶: شبکه‌های عصبی برای ربات‌های امداد و نجات
  • 77. فصل ۷۷: رباتیک و اخلاق
  • 78. فصل ۷۸: مسئولیت‌پذیری و شفافیت در رباتیک هوشمند
  • 79. فصل ۷۹: جنبه‌های قانونی و اجتماعی رباتیک
  • 80. فصل ۸۰: آینده شبکه‌های عصبی در رباتیک
  • 81. فصل ۸۱: روندهای نوظهور و تحقیقات پیشرو
  • 82. فصل ۸۲: چالش‌های پیش رو و راه‌حل‌های ممکن
  • 83. فصل ۸۳: یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در رباتیک
  • 84. فصل ۸۴: کاربرد یادگیری انتقالی برای تسریع آموزش
  • 85. فصل ۸۵: یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 86. فصل ۸۶: کاربرد یادگیری خودنظارتی در رباتیک
  • 87. فصل ۸۷: شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 88. فصل ۸۸: کاربرد GAN در تولید داده‌های رباتیک
  • 89. فصل ۸۹: شبکه‌های عصبی کوانتومی و رباتیک
  • 90. فصل ۹۰: پتانسیل محاسبات کوانتومی در رباتیک
  • 91. فصل ۹۱: طراحی ربات‌های خودمختار
  • 92. فصل ۹۲: استفاده از شبکه‌های عصبی در طراحی ربات
  • 93. فصل ۹۳: بهینه‌سازی رفتار ربات
  • 94. فصل ۹۴: کاربرد شبکه‌های عصبی در بهینه‌سازی رفتار
  • 95. فصل ۹۵: رباتیک توزیع‌شده و گروهی
  • 96. فصل ۹۶: شبکه‌های عصبی برای هماهنگی ربات‌ها
  • 97. فصل ۹۷: یادگیری چند عاملی (Multi-Agent Learning)
  • 98. فصل ۹۸: کاربرد یادگیری چند عاملی در رباتیک
  • 99. فصل ۹۹: پروژه‌های عملی و کاربردی
  • 100. فصل ۱۰۰: جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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.