سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی عمیق چندعامله برای ربات‌های پولیش و پرداخت سطوح ناهموار

کتاب یادگیری تقویتی عمیق چندعامله برای ربات‌های پولیش و پرداخت سطوح ناهموار

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 یادگیری تقویتی عمیق چندعامله برای ربات‌های پولیش و پرداخت سطوح ناهموار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف پولیش و پرداخت سطوح کروی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 3. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 5. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 6. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 7. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف
  • 8. مقدار حالت و مقدار عمل
  • 9. توابع ارزش و ضرایب تخفیف
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مقدار
  • 11. Q-Learning
  • 12. Deep Q-Networks (DQN)
  • 13. Double DQN
  • 14. Dueling DQN
  • 15. Prioritized Experience Replay
  • 16. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 17. سیاست عامل
  • 18. گرادیان سیاست
  • 19. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 20. REINFORCE
  • 21. Actor-Critic Methods
  • 22. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 23. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 24. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 25. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 26. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 27. مقدمه‌ای بر MARL
  • 28. چالش‌های MARL
  • 29. هماهنگی و رقابت بین عامل‌ها
  • 30. بازی‌های مجموع-صفر
  • 31. بازی‌های مجموع-غیرصفر
  • 32. انواع معماری‌های MARL
  • 33. مرکزگرا
  • 34. غیرمتمرکز
  • 35. مختلط
  • 36. یادگیری تقویتی چندعامله برای رباتیک
  • 37. مقدمه‌ای بر رباتیک
  • 38. مفاهیم حرکت ربات
  • 39. حسگرها و عملگرها در ربات‌ها
  • 40. مدل‌سازی ربات‌های پولیش و پرداخت
  • 41. مدل‌های دینامیکی ربات
  • 42. مدل‌های سینماتیکی ربات
  • 43. مدل‌های تعامل ربات با سطح
  • 44. معماری‌های یادگیری عمیق برای رباتیک
  • 45. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
  • 46. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای پردازش دنباله
  • 47. شبکه‌های عصبی گراف برای مدل‌سازی روابط
  • 48. کاربرد MARL در کنترل ربات‌های پولیش
  • 49. یادگیری سیاست بهینه برای حرکت ربات
  • 50. یادگیری استراتژی‌های پولیش تطبیقی
  • 51. یادگیری هماهنگی بین ربات‌های پولیش
  • 52. تکنیک‌های بهبود عملکرد در MARL برای رباتیک
  • 53. تقویت یادگیری با شبیه‌سازی
  • 54. استفاده از داده‌های واقعی برای آموزش
  • 55. یادگیری تطبیقی با محیط‌های متغیر
  • 56. مدیریت عدم قطعیت در محیط رباتیک
  • 57. یادگیری تقویتی عمیق برای سطوح ناهموار
  • 58. شناسایی ناهمواری‌های سطح
  • 59. تطبیق حرکت ربات با ناهمواری‌ها
  • 60. بهینه‌سازی مسیر پولیش بر اساس توپوگرافی سطح
  • 61. یادگیری تقویتی برای کنترل ابزار پولیش
  • 62. تنظیم پارامترهای ابزار پولیش (سرعت، فشار)
  • 63. مدل‌سازی اثرات متقابل ابزار و سطح
  • 64. یادگیری تقویتی برای نظارت بر فرایند پولیش
  • 65. تشخیص نقص در حین پولیش
  • 66. پیش‌بینی کیفیت سطح نهایی
  • 67. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 68. بهینه‌سازی مسیر برای کاهش مصرف انرژی
  • 69. تنظیم پارامترهای عملیاتی برای بهره‌وری انرژی
  • 70. یادگیری تقویتی برای افزایش طول عمر ربات
  • 71. کاهش سایش و فرسایش قطعات ربات
  • 72. مدیریت بار روی عملگرها
  • 73. ارزیابی عملکرد سیستم‌های MARL برای پولیش
  • 74. معیارهای سنجش کیفیت سطح
  • 75. معیارهای کارایی فرایند
  • 76. معیارهای پایداری سیستم
  • 77. مطالعات موردی و کاربردهای عملی
  • 78. ربات‌های پولیش در صنایع خودروسازی
  • 79. ربات‌های پرداخت در صنایع هوافضا
  • 80. کاربردها در تولید قطعات دقیق
  • 81. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 82. مسائل مربوط به ایمنی ربات‌ها
  • 83. مسائل مربوط به نگهداری و تعمیر ربات‌ها
  • 84. آینده پژوهش در MARL برای رباتیک پولیش
  • 85. روش‌های جدید در یادگیری عمیق
  • 86. تکنیک‌های پیشرفته در MARL
  • 87. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع تولیدی

📚 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.