کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی همکاری ربات‌ها در محیط‌های عملیاتی پیچیده

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 برای بهینه‌سازی همکاری ربات‌ها در محیط‌های عملیاتی پیچیده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم اساسی عامل‌های هوشمند
  • 3. مدل‌های عامل‌های چندگانه
  • 4. محیط‌های مشترک و تعامل عامل‌ها
  • 5. تعریف مسئله بهینه‌سازی همکاری ربات‌ها
  • 6. فضای حالت و فضای عمل در محیط‌های عملیاتی
  • 7. تابع پاداش برای همکاری ربات‌ها
  • 8. مدل‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 9. یادگیری Q-learning و انواع آن
  • 10. یادگیری Deep Q-Networks (DQN)
  • 11. یادگیری Policy Gradient
  • 12. معرفی الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 13. یادگیری تقویتی در محیط‌های چندعامله (MARL)
  • 14. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 15. چالش‌های عدم قطعیت در MARL
  • 16. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 17. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Training)
  • 18. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل توزیع‌شده (Decentralized Execution)
  • 19. مدل‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر تجربیات مشترک
  • 20. مدل‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر تجربیات مجزا
  • 21. معرفی الگوریتم MADDPG
  • 22. معرفی الگوریتم QMIX
  • 23. معرفی الگوریتم VDN
  • 24. معرفی الگوریتم COMA
  • 25. معرفی الگوریتم MAPPO
  • 26. کاربرد MARL در کنترل ربات‌های صنعتی
  • 27. کاربرد MARL در ربات‌های پرنده (پهپاد)
  • 28. کاربرد MARL در ربات‌های امداد و نجات
  • 29. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 30. کاربرد MARL در مدیریت منابع انرژی
  • 31. کاربرد MARL در رباتیک خانگی
  • 32. کاربرد MARL در ربات‌های نظامی (با رویکرد دفاعی و امنیتی)
  • 33. مدل‌سازی محیط‌های عملیاتی پیچیده
  • 34. شبیه‌سازی محیط‌های عملیاتی با استفاده از ابزارهای رایج
  • 35. تعریف سناریوهای عملیاتی برای همکاری ربات‌ها
  • 36. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در سناریوهای عملیاتی
  • 37. معیارهای ارزیابی همکاری ربات‌ها
  • 38. متریک‌های استاندارد در MARL
  • 39. تحلیل حساسیت الگوریتم‌ها به پارامترها
  • 40. روش‌های جستجوی ابرپارامتر در MARL
  • 41. تنظیم دقیق هایپرپارامترها
  • 42. تکنیک‌های افزایش پایداری یادگیری در MARL
  • 43. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 44. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 45. استفاده از شبکه‌های عصبی ترانسفورمر در MARL
  • 46. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based MARL)
  • 47. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free MARL)
  • 48. ترکیب یادگیری مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 49. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 50. روش‌های افزایش پاداش دهی (Reward Shaping)
  • 51. یادگیری تقویتی مبتنی بر تقلید (Imitation Learning)
  • 52. کاربرد یادگیری تقویتی مبتنی بر تقلید در همکاری ربات‌ها
  • 53. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 54. انتقال دانش بین وظایف مشابه
  • 55. انتقال دانش بین محیط‌های مختلف
  • 56. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال (Active Learning)
  • 57. روش‌های انتخاب داده‌های آموزشی در یادگیری فعال
  • 58. معرفی الگوریتم‌های یادگیری فعال در MARL
  • 59. یادگیری تقویتی با توضیح‌پذیری (Explainable AI - XAI)
  • 60. تکنیک‌های توضیح‌پذیری در MARL
  • 61. ارزیابی قابلیت توضیح‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 62. کاربرد XAI در اطمینان از رفتار ربات‌ها
  • 63. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی رباتیک
  • 64. اصول اخلاقی در طراحی و استقرار سیستم‌های رباتیک
  • 65. امنیت سایبری در سیستم‌های رباتیک مبتنی بر MARL
  • 66. روش‌های تضمین امنیت در عامل‌های هوشمند
  • 67. ارزیابی ریسک در سیستم‌های رباتیک پیچیده
  • 68. مدیریت ریسک در همکاری ربات‌ها
  • 69. روش‌های کاهش ریسک در محیط‌های عملیاتی
  • 70. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 71. اعتبارسنجی الگوریتم‌ها در شرایط واقعی
  • 72. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL با استفاده از فریم‌ورک‌های رایج
  • 73. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای MARL (مانند Ray RLlib, PettingZoo)
  • 74. ساخت محیط‌های شبیه‌سازی سفارشی
  • 75. ارتباط با سخت‌افزار رباتیک (مقدماتی)
  • 76. چالش‌های انتقال از شبیه‌سازی به دنیای واقعی (Sim-to-Real Transfer)
  • 77. روش‌های بهبود انتقال از شبیه‌سازی به واقعیت
  • 78. تکنیک‌های تنظیمات نهایی ربات‌ها در محیط واقعی
  • 79. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ربات‌های همکار
  • 80. بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف ربات‌ها
  • 81. بهینه‌سازی مسیر حرکت ربات‌ها
  • 82. هماهنگی ربات‌ها برای انجام وظایف پیچیده
  • 83. مسائل بهینه‌سازی در رباتیک چندعامله
  • 84. حل مسائل بهینه‌سازی با استفاده از MARL
  • 85. مقدمه‌ای بر کاربردهای پیشرفته MARL
  • 86. مروری بر مقالات تحقیقاتی اخیر در MARL
  • 87. انتخاب موضوعات تحقیقاتی آینده در MARL
  • 88. مبانی ریاضی مورد نیاز برای MARL
  • 89. اصول آمار و احتمال در MARL
  • 90. مفاهیم جبر خطی در MARL
  • 91. مقدمه‌ای بر نظریه کنترل بهینه
  • 92. یادگیری تقویتی در رباتیک و اتوماسیون صنعتی

📚 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.