, ,

کتاب توسعه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مقیاس‌پذیر برای ربات‌های جستجو و نجات

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 توسعه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مقیاس‌پذیر برای ربات‌های جستجو و نجات

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های جستجو و نجات

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه‌ای عامل‌های هوشمند
  • 3. مدل‌های عامل‌های عامل-محیط
  • 4. یادگیری بدون نظارت و نیمه‌نظارتی
  • 5. یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 6. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 7. الگوریتم‌های ارزش‌گذاری و سیاست‌گذاری
  • 8. یادگیری Q-learning
  • 9. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 10. پیاده‌سازی DQN برای مسائل ساده
  • 11. یادگیری Actor-Critic
  • 12. الگوریتم‌های A2C و A3C
  • 13. یادگیری Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 14. یادگیری Soft Actor-Critic (SAC)
  • 15. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله (MAS)
  • 16. مزایای سیستم‌های چندعامله
  • 17. چالش‌های سیستم‌های چندعامله
  • 18. همکاری و رقابت در MAS
  • 19. بازی‌های همکارانه
  • 20. بازی‌های رقابتی
  • 21. بازی‌های مختلط
  • 22. مفاهیم تعادل نش
  • 23. مقدمه‌ای بر ربات‌های جستجو و نجات
  • 24. قابلیت‌های ربات‌های جستجو و نجات
  • 25. سناریوهای جستجو و نجات
  • 26. چالش‌های محیطی ربات‌های جستجو و نجات
  • 27. طراحی عامل‌ها برای ربات‌های جستجو و نجات
  • 28. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 29. یادگیری تقویتی برای ناوبری ربات
  • 30. یادگیری تقویتی برای کنترل ربات
  • 31. یادگیری تقویتی برای تشخیص موانع
  • 32. مدل‌سازی محیط برای ربات‌های جستجو و نجات
  • 33. نقشه‌برداری و مکان‌یابی همزمان (SLAM)
  • 34. مکان‌یابی ربات در محیط‌های نامشخص
  • 35. استراتژی‌های جستجو برای ربات‌ها
  • 36. بهینه‌سازی مسیر جستجو
  • 37. استفاده از حسگرها در ربات‌های جستجو و نجات
  • 38. پردازش داده‌های حسگرها
  • 39. ادغام داده‌های حسگرها
  • 40. تشخیص قربانیان توسط ربات‌ها
  • 41. تشخیص علائم حیات
  • 42. استفاده از بینایی ماشین در تشخیص
  • 43. یادگیری عمیق برای تشخیص قربانی
  • 44. ارتباطات بین ربات‌ها
  • 45. پروتکل‌های ارتباطی ربات‌ها
  • 46. اشتراک‌گذاری اطلاعات بین عامل‌ها
  • 47. هماهنگی حرکت ربات‌ها
  • 48. مدیریت منابع در تیم ربات‌ها
  • 49. تقسیم وظایف بین ربات‌ها
  • 50. یادگیری تقویتی برای همکاری ربات‌ها
  • 51. یادگیری تقویتی برای رقابت ربات‌ها
  • 52. یادگیری تقویتی برای هماهنگی ربات‌ها
  • 53. مقیاس‌پذیری در سیستم‌های چندعامله
  • 54. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MAS
  • 55. تکنیک‌های افزایش مقیاس‌پذیری
  • 56. یادگیری تقویتی با استفاده از شبیه‌سازها
  • 57. توسعه شبیه‌ساز برای ربات‌های جستجو و نجات
  • 58. استفاده از شبیه‌سازهای موجود
  • 59. انتقال یادگیری از شبیه‌ساز به واقعیت (Sim2Real)
  • 60. چالش‌های انتقال یادگیری
  • 61. روش‌های بهبود انتقال یادگیری
  • 62. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 63. معیارهای ارزیابی در جستجو و نجات
  • 64. شبیه‌سازی سناریوهای پیچیده
  • 65. تحلیل نتایج و بهینه‌سازی
  • 66. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مقیاس‌پذیر
  • 67. تکنیک‌های تجزیه مسئله
  • 68. تجزیه وظیفه
  • 69. تجزیه فضا
  • 70. یادگیری مبتنی بر تجربه مشترک
  • 71. استفاده از حافظه مشترک
  • 72. مدل‌های یادگیری چندعامله
  • 73. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در MAS
  • 74. کاربرد GNN در هماهنگی ربات‌ها
  • 75. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 76. مزایای یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 77. چالش‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 78. روش‌های آموزش عامل‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
  • 79. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌ها
  • 80. تنظیم نرخ یادگیری
  • 81. تنظیم فاکتور تخفیف
  • 82. تنظیم اندازه بچ
  • 83. کاربرد یادگیری تقویتی در سناریوهای خاص جستجو و نجات
  • 84. ربات‌های پرنده در جستجو و نجات
  • 85. ربات‌های زمینی در جستجو و نجات
  • 86. ربات‌های آبی در جستجو و نجات
  • 87. ترکیب انواع ربات‌ها
  • 88. مدیریت بحران با استفاده از ربات‌ها
  • 89. توسعه چارچوب‌های نرم‌افزاری
  • 90. استفاده از ROS (Robot Operating System)
  • 91. پیاده‌سازی الگوریتم‌ها در ROS
  • 92. آزمایش و اعتبارسنجی سیستم‌ها
  • 93. ملاحظات اخلاقی در توسعه ربات‌های جستجو و نجات
  • 94. امنیت ربات‌ها
  • 95. قابلیت اطمینان ربات‌ها
  • 96. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 97. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی چندعامله برای رباتیک
  • 98. پیشرفت‌های آتی در مقیاس‌پذیری
  • 99. کاربردهای جدید برای ربات‌های جستجو و نجات
  • 100. نوآوری در الگوریتم‌های یادگیری

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب توسعه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مقیاس‌پذیر برای ربات‌های جستجو و نجات”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا