, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در روباتیک گروهی: مبانی و کاربردها

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 یادگیری تقویتی چندعامله در روباتیک گروهی: مبانی و کاربردها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی ربات‌های گروهی

🎓 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. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفهوم عامل و محیط
  • 3. تابع پاداش و حالت
  • 4. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری
  • 5. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف
  • 6. پیمایش اکتشافی
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 8. یادگیری ارزش-تابع
  • 9. یادگیری سیاست
  • 10. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش
  • 11. Q-learning
  • 12. SARSA
  • 13. Deep Q-Networks (DQN)
  • 14. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 17. کاربرد CNN در پردازش حسگرهای ربات
  • 18. کاربرد RNN در پردازش توالی داده‌های ربات
  • 19. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 20. انواع یادگیری تقویتی عمیق
  • 21. یادگیری سیاست گرادیان
  • 22. Actor-Critic Methods
  • 23. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 24. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 25. Soft Actor-Critic (SAC)
  • 26. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 27. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 28. فضای حالت و عمل مشترک
  • 29. فضای حالت و عمل مجزا
  • 30. هماهنگی بین عامل‌ها
  • 31. رقابت بین عامل‌ها
  • 32. همکاری بین عامل‌ها
  • 33. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 34. اتحاد عامل‌ها (Centralized Training)
  • 35. استقلال عامل‌ها (Decentralized Execution)
  • 36. آموزش متمرکز با اجرای غیرمتمرکز (CTDE)
  • 37. MADDPG
  • 38. QMIX
  • 39. COMA
  • 40. مقدمه‌ای بر رباتیک گروهی
  • 41. انواع ربات‌های گروهی
  • 42. مخابرات و ارتباطات در رباتیک گروهی
  • 43. حسگرها و ادراک در رباتیک گروهی
  • 44. حرکت و ناوبری ربات‌های گروهی
  • 45. مکان‌یابی و نقشه‌برداری همزمان (SLAM)
  • 46. مقدمه‌ای بر SLAM
  • 47. SLAM مبتنی بر حسگرهای دیداری
  • 48. SLAM مبتنی بر حسگرهای لیدار
  • 49. SLAM در محیط‌های پویا
  • 50. برنامه‌ریزی مسیر در رباتیک گروهی
  • 51. مسیریابی با اجتناب از موانع
  • 52. مسیریابی گروهی
  • 53. تخصیص وظایف در رباتیک گروهی
  • 54. مقدمه‌ای بر تخصیص وظایف
  • 55. الگوریتم‌های تخصیص وظایف مبتنی بر بهینه‌سازی
  • 56. تخصیص وظایف با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 57. تکمیل وظایف توسط ربات‌های گروهی
  • 58. نظارت و کنترل ربات‌های گروهی
  • 59. ارزیابی عملکرد ربات‌های گروهی
  • 60. شبیه‌سازی در رباتیک گروهی
  • 61. پلتفرم‌های شبیه‌سازی (Gazebo, CoppeliaSim)
  • 62. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی
  • 63. اعتبارسنجی مدل‌های شبیه‌سازی
  • 64. کاربردهای رباتیک گروهی
  • 65. ربات‌های صنعتی و خطوط تولید
  • 66. ربات‌های انبارداری و لجستیک
  • 67. ربات‌های کاوشگر و اکتشاف (محیط‌های خطرناک)
  • 68. ربات‌های امداد و نجات
  • 69. ربات‌های کشاورزی هوشمند
  • 70. ربات‌های خانگی و خدماتی
  • 71. ربات‌های ناوبری و حمل و نقل خودکار
  • 72. ربات‌های نظامی و امنیتی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 73. ملاحظات اخلاقی و حقوقی در رباتیک گروهی
  • 74. امنیت سایبری در رباتیک گروهی
  • 75. قابلیت اطمینان و تاب‌آوری ربات‌های گروهی
  • 76. رابط انسان و ربات گروهی
  • 77. دستورالعمل‌های اجرایی برای پیاده‌سازی MARL در رباتیک گروهی
  • 78. پروژه‌های عملی در رباتیک گروهی
  • 79. طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم رباتیک گروهی ساده
  • 80. آموزش عامل‌ها برای وظایف ناوبری گروهی
  • 81. آموزش عامل‌ها برای وظایف همکاری در جمع‌آوری داده
  • 82. آموزش عامل‌ها برای وظایف رقابتی در محیط شبیه‌سازی شده
  • 83. تحلیل نتایج و بهینه‌سازی عملکرد سیستم
  • 84. ارائه گزارش نهایی پروژه

📚 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 یادگیری تقویتی چندعامله در روباتیک گروهی: مبانی و کاربردها”

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

پیمایش به بالا