سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک حفاری: کاربرد در ربات‌های پرنده (در صورت کاربرد)

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک حفاری: کاربرد در ربات‌های پرنده (در صورت کاربرد)

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 چندعامله در رباتیک حفاری: کاربرد در ربات‌های پرنده (در صورت کاربرد)

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های حفاری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
  • 4. مسئله مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 5. فضای حالت و عمل
  • 6. تابع پاداش
  • 7. عامل و محیط
  • 8. سیاست‌ها و توابع ارزش
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 10. یادگیری بدون مدل
  • 11. یادگیری با مدل
  • 12. یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 13. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 14. یادگیری ترکیبی
  • 15. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 18. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 19. الگوریتم DQN
  • 20. الگوریتم A2C
  • 21. الگوریتم PPO
  • 22. الگوریتم DDPG
  • 23. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 24. مفاهیم پایه MARL
  • 25. تفاوت MARL با RL تک‌عامله
  • 26. چالش‌های MARL
  • 27. همکاری و رقابت در MARL
  • 28. بازی‌های مجموع-صفر
  • 29. بازی‌های مجموع-غیرصفر
  • 30. بازی‌های تکراری
  • 31. هماهنگی در MARL
  • 32. یادگیری سیاست مشترک
  • 33. یادگیری سیاست مجزا
  • 34. یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 35. یادگیری مبتنی بر مشاهده مجزا
  • 36. رباتیک حفاری
  • 37. مبانی رباتیک
  • 38. انواع ربات‌ها
  • 39. کاربرد ربات‌ها در حفاری
  • 40. ربات‌های پرنده
  • 41. مبانی پرواز رباتیک
  • 42. انواع ربات‌های پرنده
  • 43. کاربرد ربات‌های پرنده در حفاری
  • 44. سیستم‌های ناوبری ربات‌های پرنده
  • 45. حسگرهای ربات‌های پرنده
  • 46. مکانیک پرواز ربات‌های پرنده
  • 47. کنترل پرواز ربات‌های پرنده
  • 48. کاربرد MARL در رباتیک حفاری
  • 49. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی برای MARL
  • 50. مدل‌سازی ربات‌های حفار به عنوان عامل
  • 51. مدل‌سازی محیط حفاری به عنوان محیط
  • 52. تعریف پاداش برای وظایف حفاری
  • 53. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای ربات‌های حفار
  • 54. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های MARL
  • 55. ارزیابی عملکرد ربات‌های حفار با MARL
  • 56. کاربرد MARL در ربات‌های پرنده برای حفاری
  • 57. ناوبری مستقل ربات‌های پرنده در محیط‌های حفاری
  • 58. هماهنگی ربات‌های پرنده برای اکتشاف
  • 59. تخصیص وظیفه پویا بین ربات‌های پرنده
  • 60. تشکیل گروهی ربات‌های پرنده برای حفاری
  • 61. یادگیری استراتژی‌های حفاری بهینه
  • 62. بهبود بهره‌وری در عملیات حفاری
  • 63. کاهش ریسک در عملیات حفاری
  • 64. مدیریت منابع در رباتیک حفاری
  • 65. امنیت در رباتیک حفاری
  • 66. اخلاق در رباتیک حفاری
  • 67. ملاحظات قانونی و شرعی در رباتیک حفاری
  • 68. استانداردهای ایمنی در رباتیک حفاری
  • 69. چارچوب‌های نظارتی برای رباتیک حفاری
  • 70. کاربردهای پیشرفته MARL در رباتیک
  • 71. یادگیری تقویتی برای ربات‌های انسان‌نما
  • 72. رباتیک تعاملی
  • 73. رباتیک در محیط‌های خطرناک
  • 74. رباتیک در اکتشافات فضایی
  • 75. رباتیک در عملیات امداد و نجات
  • 76. رباتیک در کشاورزی هوشمند
  • 77. رباتیک در صنعت
  • 78. رباتیک در پزشکی
  • 79. رباتیک در حمل و نقل
  • 80. آینده رباتیک و هوش مصنوعی
  • 81. چالش‌های پیش روی MARL
  • 82. جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده در MARL
  • 83. ارتباطات بین عامل‌ها در MARL
  • 84. قابلیت تفسیرپذیری در MARL
  • 85. یادگیری تقویتی عمیق توزیع‌شده
  • 86. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 87. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مصنوعی
  • 88. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقالی
  • 89. یادگیری تقویتی با یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 90. یادگیری تقویتی با یادگیری فدرال
  • 91. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی از طریق تقلید
  • 92. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی برای ربات‌های نرم
  • 93. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 94. قوانین و مقررات مربوط به رباتیک و هوش مصنوعی
  • 95. ملاحظات شرعی در استفاده از رباتیک پیشرفته

📚 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.