سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک حفاری: از اصول تا الگوریتم‌ها

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک حفاری: از اصول تا الگوریتم‌ها

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: از اصول تا الگوریتم‌ها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های حفاری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر رباتیک حفاری در محیط‌های پیچیده
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. انواع یادگیری تقویتی (کاربردی و مبتنی بر مدل)
  • 4. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در یادگیری تقویتی
  • 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM)
  • 7. معرفی مسئله یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 8. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 9. انواع معماری‌های MARL (متمرکز، غیرمتمرکز، ترکیبی)
  • 10. مدل‌های مبتنی بر عامل (Agent-based Models) در MARL
  • 11. بازی‌های جمعی (Cooperative Games) در MARL
  • 12. بازی‌های رقابتی (Competitive Games) در MARL
  • 13. بازی‌های مختلط (Mixed Games) در MARL
  • 14. محیط‌های پویا و غیرقطعی در رباتیک حفاری
  • 15. مدل‌سازی محیط حفاری برای رباتیک
  • 16. حسگرها و ادراک محیطی در ربات‌های حفار
  • 17. مکان‌یابی و نقشه‌برداری همزمان (SLAM) در رباتیک حفاری
  • 18. قابلیت‌های حرکتی ربات‌های حفار
  • 19. موتورها و محرک‌های ربات‌های حفار
  • 20. طراحی مسیر برای ربات‌های حفار
  • 21. بهینه‌سازی مسیر با استفاده از الگوریتم‌های کلاسیک
  • 22. مقدمه بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای حفاری
  • 23. الگوریتم Q-Learning در MARL
  • 24. الگوریتم Deep Q-Networks (DQN) برای MARL
  • 25. الگوریتم Actor-Critic برای MARL
  • 26. الگوریتم Proximal Policy Optimization (PPO) برای MARL
  • 27. الگوریتم Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 28. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در MARL
  • 29. ارتباطات بین عاملی در MARL
  • 30. مدل‌های مبتنی بر ارتباط (Communication-based Models)
  • 31. یادگیری از طریق مشاهده (Imitation Learning) در MARL
  • 32. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مهندسی شده (Reward Shaping)
  • 33. مدل‌سازی پاداش برای حفاری بهینه
  • 34. مدل‌سازی پاداش برای اجتناب از موانع
  • 35. مدل‌سازی پاداش برای حفظ پایداری حفاری
  • 36. مدل‌سازی پاداش برای بهره‌وری انرژی
  • 37. شبیه‌سازهای رباتیک حفاری
  • 38. استفاده از Gazebo در رباتیک حفاری
  • 39. استفاده از CoppeliaSim در رباتیک حفاری
  • 40. توسعه محیط‌های سفارشی برای شبیه‌سازی حفاری
  • 41. جمع‌آوری داده از شبیه‌سازها
  • 42. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل‌های MARL
  • 43. معماری‌های شبکه عصبی برای عامل‌های حفار
  • 44. آموزش مدل‌های MARL در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 45. ارزیابی عملکرد عامل‌های حفار
  • 46. معیارهای ارزیابی در رباتیک حفاری
  • 47. انتقال دانش از شبیه‌ساز به ربات واقعی (Sim-to-Real Transfer)
  • 48. چالش‌های انتقال دانش در رباتیک حفاری
  • 49. تکنیک‌های افزایش مقاومت در برابر عدم قطعیت
  • 50. بهبود robustness مدل‌های MARL
  • 51. یادگیری تقویتی برای کنترل ربات‌های حفار چندگانه
  • 52. هماهنگی بین ربات‌های حفار
  • 53. مدیریت تداخل بین ربات‌ها
  • 54. تخصیص وظایف بین عامل‌های حفار
  • 55. الگوریتم‌های زمان‌بندی در رباتیک حفاری
  • 56. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ربات‌های حفار
  • 57. افزایش عمر مفید ربات‌های حفار
  • 58. کاربرد MARL در ربات‌های حفار برای اکتشاف منابع
  • 59. کاربرد MARL در ربات‌های حفار برای ساخت و ساز زیرزمینی
  • 60. کاربرد MARL در ربات‌های حفار برای نگهداری زیرساخت‌ها
  • 61. کاربرد MARL در ربات‌های حفار برای مأموریت‌های فضایی
  • 62. روش‌های ارزیابی ایمنی در رباتیک حفاری
  • 63. تکنیک‌های تشخیص و جلوگیری از خطا در ربات‌های حفار
  • 64. مدیریت ریسک در عملیات حفاری رباتیک
  • 65. اخلاق در رباتیک حفاری
  • 66. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی برای رباتیک حفاری
  • 67. ملاحظات شرعی در رباتیک حفاری
  • 68. اصول خانواده و ارزش‌های اسلامی در طراحی رباتیک
  • 69. تأثیر رباتیک حفاری بر نیروی کار
  • 70. آموزش نیروی انسانی برای کار با ربات‌های حفار
  • 71. توسعه مهارت‌های لازم برای متخصصان رباتیک حفاری
  • 72. آینده پژوهی در رباتیک حفاری
  • 73. روندهای نوظهور در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 74. هوش مصنوعی و رباتیک در قرن ۲۱
  • 75. طراحی سیستم‌های هوشمند برای محیط‌های پیچیده
  • 76. مبانی مهندسی نرم‌افزار برای رباتیک
  • 77. اصول برنامه‌نویسی شیءگرا در رباتیک
  • 78. توسعه کتابخانه‌های نرم‌افزاری سفارشی
  • 79. استفاده از چارچوب‌های توسعه رباتیک (ROS)
  • 80. مفاهیم پیشرفته در ROS
  • 81. مدیریت پیکربندی در سیستم‌های رباتیک بزرگ
  • 82. ابزارهای اشکال‌زدایی و پروفایلینگ در رباتیک
  • 83. تکنیک‌های تست و اعتبارسنجی نرم‌افزار رباتیک
  • 84. مستندسازی فنی پروژه‌های رباتیک
  • 85. مدیریت پروژه در توسعه رباتیک
  • 86. کاربرد اصول مهندسی صنایع در رباتیک حفاری
  • 87. بهینه‌سازی فرآیندها با رباتیک
  • 88. تجزیه و تحلیل هزینه-فایده در پیاده‌سازی رباتیک
  • 89. ملاحظات زیست‌محیطی در رباتیک حفاری
  • 90. توسعه ربات‌های خودکار برای مناطق دورافتاده
  • 91. نقش رباتیک در توسعه پایدار
  • 92. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک حفاری

📚 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.