سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی سیستم‌های رباتیک چندعامله با استفاده از یادگیری تقویتی

کتاب مهندسی سیستم‌های رباتیک چندعامله با استفاده از یادگیری تقویتی

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 مهندسی سیستم‌های رباتیک چندعامله با استفاده از یادگیری تقویتی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف نگهداری و تعمیر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی رباتیک چندعامله
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 4. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری
  • 5. یادگیری بدون مدل
  • 6. روش‌های یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 7. روش‌های یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 8. یادگیری تقویتی عمیق
  • 9. شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری تقویتی
  • 10. الگوریتم DQN (Deep Q-Network)
  • 11. الگوریتم DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 12. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 13. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 14. یادگیری تقویتی برای رباتیک
  • 15. کاربرد یادگیری تقویتی در ناوبری ربات
  • 16. یادگیری تقویتی برای کنترل ربات
  • 17. یادگیری تقویتی برای همکاری ربات‌ها
  • 18. سیستم‌های رباتیک چندعامله
  • 19. معماری سیستم‌های رباتیک چندعامله
  • 20. ارتباط بین عامل‌ها در سیستم‌های چندعامله
  • 21. هماهنگی عامل‌ها در سیستم‌های چندعامله
  • 22. رقابت بین عامل‌ها در سیستم‌های چندعامله
  • 23. یادگیری تقویتی در سیستم‌های رباتیک چندعامله
  • 24. یادگیری تقویتی برای هماهنگی ربات‌ها
  • 25. یادگیری تقویتی برای همکاری ربات‌ها
  • 26. یادگیری تقویتی برای مدیریت منابع در سیستم‌های چندعامله
  • 27. شبیه‌سازی محیط‌های رباتیک چندعامله
  • 28. ابزارهای شبیه‌سازی برای رباتیک چندعامله
  • 29. محیط‌های شبیه‌سازی مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 30. طراحی پاداش برای یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 31. تکنیک‌های پیشرفته یادگیری تقویتی
  • 32. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 33. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 34. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 35. یادگیری تقویتی با عامل‌های همکار
  • 36. یادگیری تقویتی با عامل‌های رقیب
  • 37. یادگیری تقویتی با عامل‌های مختلط
  • 38. یادگیری تقویتی ترکیبی (Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 39. یادگیری تقویتی رقابتی (Competitive Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 40. یادگیری تقویتی با سیاست‌های مشترک
  • 41. یادگیری تقویتی با سیاست‌های مجزا
  • 42. یادگیری تقویتی با مشاهده محدود
  • 43. یادگیری تقویتی با ارتباطات محدود
  • 44. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 45. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقالی بین وظایف
  • 46. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقالی بین عامل‌ها
  • 47. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقالی بین محیط‌ها
  • 48. یادگیری تقویتی با یادگیری از تجربه (Experience Replay)
  • 49. یادگیری تقویتی با حافظه بلندمدت
  • 50. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک
  • 51. ناوبری ربات‌های خودمختار با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 52. کنترل ترافیک رباتیک با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 53. مدیریت ناوگان رباتیک با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 54. تشکیل صف ربات‌ها با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 55. جستجو و نجات با ربات‌های خودمختار با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 56. بازرسی و نگهداری زیرساخت‌ها با ربات‌های خودمختار با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 57. ربات‌های صنعتی هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 58. ربات‌های خانگی هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 59. ربات‌های امدادگر با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 60. ربات‌های کشاورزی هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 61. ربات‌های آموزشی با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 62. ربات‌های نظامی با یادگیری تقویتی چندعامله (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
  • 63. اخلاق در رباتیک با رویکرد یادگیری تقویتی
  • 64. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های رباتیک چندعامله
  • 65. شفافیت در تصمیم‌گیری ربات‌ها
  • 66. امنیت سایبری در سیستم‌های رباتیک چندعامله
  • 67. ملاحظات فنی پیاده‌سازی
  • 68. انتخاب الگوریتم یادگیری تقویتی مناسب
  • 69. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌ها
  • 70. ارزیابی عملکرد سیستم‌های رباتیک چندعامله
  • 71. معیارهای ارزیابی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 72. مقایسه الگوریتم‌های مختلف
  • 73. چالش‌های عملیاتی در پیاده‌سازی
  • 74. تطبیق مدل‌های آموخته شده با محیط واقعی
  • 75. مقیاس‌پذیری سیستم‌های رباتیک چندعامله
  • 76. قابلیت اطمینان سیستم‌های رباتیک چندعامله
  • 77. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 78. نظریه بازی‌ها و یادگیری تقویتی چندعامله
  • 79. یادگیری تقویتی با مدل‌سازی صریح تعاملات
  • 80. یادگیری تقویتی با رویکردهای مبتنی بر عامل‌های هوشمند
  • 81. یادگیری تقویتی برای ربات‌های انسان‌نما
  • 82. یادگیری تقویتی برای ربات‌های پرنده
  • 83. یادگیری تقویتی برای ربات‌های زیرآبی
  • 84. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خزنده
  • 85. یادگیری تقویتی در پزشکی و سلامت (با رویکرد رسمی)
  • 86. یادگیری تقویتی در حمل و نقل هوشمند (با رویکرد رسمی)
  • 87. یادگیری تقویتی در مدیریت انرژی (با رویکرد رسمی)
  • 88. یادگیری تقویتی در آموزش و پرورش (با رویکرد رسمی)
  • 89. یادگیری تقویتی در اقتصاد و مالی (با رویکرد رسمی)
  • 90. یادگیری تقویتی در علوم محیطی (با رویکرد رسمی)
  • 91. آینده رباتیک چندعامله با یادگیری تقویتی
  • 92. روندهای تحقیقاتی جاری
  • 93. چشم‌اندازهای آینده
  • 94. مسیرهای شغلی در حوزه رباتیک چندعامله
  • 95. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث

📚 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.