سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدل‌سازی رفتار ربات‌های زیردریایی با استفاده از MARL

کتاب مدل‌سازی رفتار ربات‌های زیردریایی با استفاده از MARL

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 مدل‌سازی رفتار ربات‌های زیردریایی با استفاده از MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف بازرسی و نگهداری زیر آب

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عناصر اصلی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 4. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 5. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه: Q-Learning
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه: SARSA
  • 8. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 9. یادگیری عمیق تقویتی (DRL)
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش داده‌های محیط
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای مدیریت حافظه
  • 12. الگوریتم‌های DRL پایه: Deep Q-Networks (DQN)
  • 13. بهبودهای DQN: Double DQN, Dueling DQN, Prioritized Experience Replay
  • 14. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 15. الگوریتم‌های DRL Actor-Critic: A2C, A3C
  • 16. الگوریتم‌های DRL Actor-Critic: DDPG
  • 17. الگوریتم‌های DRL Actor-Critic: TD3
  • 18. الگوریتم‌های DRL Actor-Critic: SAC
  • 19. مقدمه‌ای بر یادگیری چند عاملی (Multi-Agent Learning - MAL)
  • 20. چالش‌های یادگیری چند عاملی: عدم ایستایی محیط
  • 21. چالش‌های یادگیری چند عاملی: پیچیدگی فضای حالت-عمل
  • 22. چالش‌های یادگیری چند عاملی: هماهنگی و رقابت
  • 23. طبقه‌بندی مسائل MARL: همکاری، رقابت، مختلط
  • 24. یادگیری با عامل مرکزی و عاملان محیطی (Centralized Training, Decentralized Execution - CTDE)
  • 25. مدل‌های MARL مبتنی بر CTDE
  • 26. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر CTDE: MADDPG
  • 27. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر CTDE: QMIX
  • 28. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر CTDE: VDN
  • 29. یادگیری با عاملان مستقل (Independent Learners - IL)
  • 30. چالش‌های IL: عدم پایداری
  • 31. روش‌های بهبود IL: استفاده از تجمیع تجربیات
  • 32. روش‌های بهبود IL: شبکه‌های سیاست مشترک
  • 33. روش‌های بهبود IL: شبکه‌های ارزش مشترک
  • 34. معرفی ربات‌های زیردریایی خودمختار (AUVs)
  • 35. کاربرد ربات‌های زیردریایی در اکتشافات دریایی
  • 36. کاربرد ربات‌های زیردریایی در نظارت و پایش
  • 37. کاربرد ربات‌های زیردریایی در عملیات جستجو و نجات
  • 38. کاربرد ربات‌های زیردریایی در بازرسی سازه‌های زیرآبی
  • 39. مدل‌سازی دینامیکی ربات‌های زیردریایی
  • 40. معادلات حرکت ربات‌های زیردریایی (معادلات گریل-لیو)
  • 41. مدل‌سازی نیروها و گشتاورهای وارد بر AUV
  • 42. مدل‌سازی اثرات هیدرودینامیکی: درگ، لیفت
  • 43. مدل‌سازی اثرات هیدرودینامیکی: جرم افزوده‌شده
  • 44. مدل‌سازی سنسورهای ربات‌های زیردریایی: سونار، GPS، IMU
  • 45. مدل‌سازی عملگرهای ربات‌های زیردریایی: پروانه‌ها، باله‌ها
  • 46. محیط‌های شبیه‌سازی برای ربات‌های زیردریایی
  • 47. شبیه‌سازهای رایج: Gazebo, Webots, Unity
  • 48. مدل‌سازی رفتار ربات‌های زیردریایی در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 49. تنظیم پارامترهای محیطی در شبیه‌سازی: جریان آب، دید
  • 50. تنظیم پارامترهای محیطی در شبیه‌سازی: موانع
  • 51. مدل‌سازی رفتار چند عاملی ربات‌های زیردریایی
  • 52. مسائل هماهنگی در ماموریت‌های چند ربات زیردریایی
  • 53. مسائل رقابت در ماموریت‌های چند ربات زیردریایی
  • 54. مسائل مختلط در ماموریت‌های چند ربات زیردریایی
  • 55. کاربرد MARL در مسیریابی ربات‌های زیردریایی
  • 56. کاربرد MARL در تشکیل گَرد ربات‌های زیردریایی
  • 57. کاربرد MARL در اشتراک‌گذاری اطلاعات بین ربات‌های زیردریایی
  • 58. کاربرد MARL در تخصیص وظایف بین ربات‌های زیردریایی
  • 59. کاربرد MARL در ناوبری تطبیقی ربات‌های زیردریایی
  • 60. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای ربات‌های زیردریایی
  • 61. انتخاب معماری شبکه عصبی مناسب برای عاملان
  • 62. طراحی تابع پاداش برای ماموریت‌های ربات‌های زیردریایی
  • 63. تنظیم ابرپارامترهای الگوریتم‌های MARL
  • 64. آموزش عاملان در محیط شبیه‌سازی شده
  • 65. ارزیابی عملکرد عاملان آموزش‌دیده
  • 66. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 67. انتقال دانش از شبیه‌سازی به دنیای واقعی (Sim-to-Real Transfer)
  • 68. چالش‌های انتقال دانش
  • 69. روش‌های بهبود Sim-to-Real Transfer
  • 70. بررسی مطالعات موردی موفق در MARL برای ربات‌های زیردریایی
  • 71. مطالعات موردی در زمینه هماهنگی AUVها
  • 72. مطالعات موردی در زمینه اکتشاف خودمختار
  • 73. مطالعات موردی در زمینه نظارت محیطی
  • 74. مطالعات موردی در زمینه جستجو و شناسایی
  • 75. آینده پژوهی در MARL برای ربات‌های زیردریایی
  • 76. ربات‌های زیردریایی خودمختار و هوش مصنوعی
  • 77. نقش MARL در افزایش خودمختاری AUVها
  • 78. توسعه الگوریتم‌های MARL پیشرفته‌تر
  • 79. کاربرد MARL در ربات‌های زیردریایی در اعماق زیاد
  • 80. کاربرد MARL در ربات‌های زیردریایی با قابلیت مانور بالا
  • 81. کاربرد MARL در ربات‌های زیردریایی و مسائل امنیت دریایی
  • 82. کاربرد MARL در ربات‌های زیردریایی و حفظ محیط زیست دریایی
  • 83. ملاحظات اخلاقی و قانونی در استفاده از ربات‌های زیردریایی خودمختار
  • 84. چارچوب‌های قانونی و مقررات مرتبط با AUVها
  • 85. استانداردهای فنی و ایمنی برای AUVها
  • 86. مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در عملیات AUV
  • 87. نقش نهادهای علمی و پژوهشی در توسعه AUVها
  • 88. پروژه‌های تحقیقاتی جاری در زمینه MARL و AUVها
  • 89. همکاری‌های بین‌المللی در حوزه رباتیک زیردریایی
  • 90. منابع و مراجع علمی کلیدی در MARL و AUVها
  • 91. اصول و مبانی طراحی سیستم‌های کنترلی پیشرفته برای AUVها
  • 92. روش‌های بهینه‌سازی در طراحی مسیر برای AUVها
  • 93. پردازش و تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده توسط AUVها
  • 94. تکنیک‌های یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های دریایی
  • 95. مدل‌سازی و پیش‌بینی پدیده‌های اقیانوسی با استفاده از AUVها

📚 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.