سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب دستیابی به همکاری مؤثر ربات‌ها در انبار با استفاده از MARL

کتاب دستیابی به همکاری مؤثر ربات‌ها در انبار 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 دستیابی به همکاری مؤثر ربات‌ها در انبار با استفاده از MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های انبار هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی در رباتیک صنعتی
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 3. اصول پایه یادگیری تقویتی
  • 4. عناصر اصلی محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 5. انواع یادگیری تقویتی: مدل‌بخش و بدون مدل
  • 6. روش‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 7. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-Based RL)
  • 8. الگوریتم Q-Learning
  • 9. الگوریتم Deep Q-Networks (DQN)
  • 10. توسعه‌های DQN: Double DQN, Dueling DQN
  • 11. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-Based RL)
  • 12. الگوریتم REINFORCE
  • 13. روش‌های Actor-Critic
  • 14. الگوریتم A2C
  • 15. الگوریتم A3C
  • 16. یادگیری تقویتی اکتشافی (Exploration in RL)
  • 17. استراتژی‌های اکتشاف: اپسیلون-حریصانه، نمونه‌برداری تصادفی
  • 18. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 19. تفاوت‌های MARL با RL تک‌عامله
  • 20. چالش‌های اصلی در MARL: غیر ایستا بودن محیط
  • 21. چالش‌های اصلی در MARL: هماهنگی و رقابت
  • 22. چالش‌های اصلی در MARL: انفجار فضای حالت-عمل
  • 23. طبقه‌بندی روش‌های MARL
  • 24. روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Training)
  • 25. روش‌های مبتنی بر عامل توزیع‌شده (Decentralized Execution)
  • 26. روش‌های مبتنی بر بازی (Game Theory)
  • 27. مفاهیم پایه نظریه بازی‌ها
  • 28. بازی‌های جمعی (Team Games)
  • 29. بازی‌های رقابتی (Competitive Games)
  • 30. تعادل نش (Nash Equilibrium) در MARL
  • 31. کاربرد نظریه بازی‌ها در هماهنگی ربات‌ها
  • 32. روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی با اجرای توزیع‌شده
  • 33. الگوریتم MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 34. پیاده‌سازی MADDPG برای ربات‌های انبار
  • 35. سیاست‌های یادگیری شده برای ربات‌های انبار
  • 36. مدل‌سازی محیط انبار برای MARL
  • 37. تعریف حالات (States) برای ربات‌های انبار
  • 38. تعریف اعمال (Actions) برای ربات‌های انبار
  • 39. تعریف پاداش (Rewards) برای ربات‌های انبار
  • 40. طراحی تابع پاداش برای دستیابی به همکاری
  • 41. بهینه‌سازی مسیر حرکت ربات‌ها
  • 42. مدیریت تداخل و برخورد ربات‌ها
  • 43. هماهنگی ربات‌ها برای جابجایی اشیاء
  • 44. تشکیل صفوف پویا برای ربات‌ها
  • 45. تخصیص وظایف به ربات‌ها در MARL
  • 46. یادگیری سیاست‌های توزیع وظایف
  • 47. مدیریت منابع مشترک در انبار
  • 48. بهینه‌سازی مصرف انرژی ربات‌ها
  • 49. استفاده از شبیه‌سازها برای آموزش MARL
  • 50. شبیه‌سازهای رایج رباتیک انبار
  • 51. PyBullet برای شبیه‌سازی ربات‌ها
  • 52. Gazebo برای شبیه‌سازی ربات‌ها
  • 53. پیاده‌سازی محیط انبار در شبیه‌ساز
  • 54. تولید داده‌های آموزشی از شبیه‌ساز
  • 55. ارزیابی عملکرد ربات‌ها در شبیه‌ساز
  • 56. سناریوهای پیچیده انبارداری
  • 57. سناریوهای شلوغ و پر ترافیک
  • 58. سناریوهای با اشیاء با اندازه‌ها و اشکال متفاوت
  • 59. سناریوهای با محدودیت‌های زمانی
  • 60. روش‌های پیشرفته در MARL
  • 61. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based MARL)
  • 62. استفاده از مدل محیط برای پیش‌بینی
  • 63. یادگیری مدل‌های گذار حالت (Transition Models)
  • 64. یادگیری مدل‌های پاداش (Reward Models)
  • 65. یادگیری تقویتی ارتباطی (Communication in MARL)
  • 66. یادگیری پروتکل‌های ارتباطی بین ربات‌ها
  • 67. نقش ارتباط در بهبود همکاری
  • 68. مدل‌های توجه (Attention Mechanisms) در MARL
  • 69. کاربرد مدل‌های توجه در تخصیص منابع
  • 70. یادگیری تقویتی برای ربات‌های انسان‌نما (در صورت انطباق)
  • 71. ملاحظات اخلاقی در رباتیک همکاری
  • 72. استانداردهای ایمنی ربات‌ها در محیط کار
  • 73. قوانین و مقررات مربوط به رباتیک در ایران
  • 74. پیاده‌سازی MARL بر روی سخت‌افزار واقعی
  • 75. چالش‌های انتقال از شبیه‌ساز به واقعیت
  • 76. ملاحظات مربوط به سنسورها و عملگرها
  • 77. عیب‌یابی و رفع اشکال در سیستم‌های MARL
  • 78. نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های MARL
  • 79. مطالعات موردی موفق MARL در صنعت
  • 80. کاربرد MARL در لجستیک و زنجیره تأمین
  • 81. کاربرد MARL در خطوط تولید خودکار
  • 82. کاربرد MARL در انبارداری هوشمند
  • 83. آینده پژوهش در MARL برای رباتیک انبار
  • 84. همکاری ربات‌ها با انسان‌ها در انبار
  • 85. یادگیری تقویتی عمیق با نظارت (Deep Supervised RL)
  • 86. روش‌های یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 87. یادگیری تقویتی با تقلب (Curriculum Learning)
  • 88. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خودمختار
  • 89. مفاهیم پیشرفته در نظریه بازی‌ها (کاربرد در MARL)
  • 90. همکاری در بازی‌های غیر صفر-مجموع (Non-Zero-Sum Games)
  • 91. مدل‌سازی رفتار عوامل غیر منطقی
  • 92. بهینه‌سازی سیاست‌های مشترک
  • 93. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) در MARL
  • 94. کاربرد GNNs در مدل‌سازی روابط بین ربات‌ها
  • 95. مدل‌سازی پویایی تیم ربات‌ها با GNNs
  • 96. یادگیری تقویتی برای ربات‌های پرنده (در صورت انطباق)
  • 97. یادگیری تقویتی برای ربات‌های زیرآبی (در صورت انطباق)
  • 98. بررسی مقالات پژوهشی اخیر در MARL
  • 99. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی رباتیک
  • 100. تحلیل چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ

📚 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.