کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی همکاری بین ربات‌های ناهمگن

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 بین ربات‌های ناهمگن

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. مدل‌سازی محیط تعاملی
  • 4. تابع پاداش و طراحی آن
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 6. یادگیری Q
  • 7. یادگیری Deep Q (DQN)
  • 8. یادگیری مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 9. یادگیری Actor-Critic
  • 10. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 11. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 12. مدل‌های کلاسیک MARL
  • 13. بازی‌های همکارانه
  • 14. بازی‌های رقابتی
  • 15. بازی‌های مختلط
  • 16. مفاهیم بازی‌های پویا
  • 17. تعادل نش
  • 18. کاربرد تعادل نش در MARL
  • 19. روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized)
  • 20. روش‌های مبتنی بر عامل مجزا (Decentralized)
  • 21. یادگیری ماشین متمرکز (Centralized Training)
  • 22. یادگیری ماشین توزیع‌شده (Decentralized Execution)
  • 23. یادگیری ماشین متمرکز با اجرای توزیع‌شده (CTDE)
  • 24. الگوریتم MADDPG
  • 25. الگوریتم VDN
  • 26. الگوریتم QMIX
  • 27. الگوریتم COMA
  • 28. طراحی تابع پاداش در سناریوهای همکاری
  • 29. هماهنگ‌سازی اهداف عامل‌ها
  • 30. مدیریت منابع مشترک
  • 31. بهینه‌سازی تخصیص وظایف
  • 32. یادگیری همکاری در رباتیک
  • 33. ربات‌های ناهمگن (Heterogeneous Robots)
  • 34. مدل‌سازی ناهمگنی ربات‌ها
  • 35. تفاوت در قابلیت‌ها و سنسورها
  • 36. تفاوت در ساختار پردازشی
  • 37. تفاوت در محدودیت‌های حرکتی
  • 38. یادگیری تقویتی برای ربات‌های ناهمگن
  • 39. هماهنگ‌سازی بین ربات‌های با قابلیت‌های متفاوت
  • 40. تخصیص وظایف پویا بر اساس قابلیت‌ها
  • 41. مدل‌سازی محیط با در نظر گرفتن ناهمگنی
  • 42. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
  • 43. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش دنباله‌ای
  • 44. یادگیری تقویتی عمیق برای ربات‌های ناهمگن
  • 45. روش‌های مبتنی بر معماری‌های متغیر
  • 46. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی (Intrinsic Rewards)
  • 47. یادگیری تقویتی برای اکتشاف محیط
  • 48. یادگیری تقویتی برای مسیریابی ربات‌های ناهمگن
  • 49. مسیریابی مشارکتی ربات‌ها
  • 50. مدل‌سازی موانع و فضاهای پویا
  • 51. بهینه‌سازی مسیر در محیط‌های پیچیده
  • 52. یادگیری تقویتی برای وظایف انبارداری خودکار
  • 53. مدیریت ناوگان ربات‌های انباردار
  • 54. بهینه‌سازی زمان‌بندی و مسیر
  • 55. یادگیری تقویتی در سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند
  • 56. هماهنگ‌سازی خودروهای خودران
  • 57. مدیریت ترافیک با استفاده از ربات‌های ناهمگن
  • 58. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خانگی ناهمگن
  • 59. همکاری ربات‌های نظافت و ربات‌های دستیار
  • 60. یادگیری تقویتی برای ربات‌های صنعتی ناهمگن
  • 61. خطوط تولید انعطاف‌پذیر
  • 62. همکاری ربات‌های مونتاژ و بازرسی
  • 63. ارزیابی عملکرد در MARL
  • 64. معیارهای ارزیابی همکاری
  • 65. معیارهای ارزیابی کارایی
  • 66. معیارهای ارزیابی پایداری
  • 67. شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده
  • 68. ابزارهای شبیه‌سازی برای MARL
  • 69. تست الگوریتم‌ها در مقیاس بزرگ
  • 70. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در MARL
  • 71. تنظیم نرخ یادگیری
  • 72. تنظیم پارامترهای شبکه عصبی
  • 73. تنظیم تابع پاداش
  • 74. چالش‌های تعمیم‌پذیری (Generalization)
  • 75. یادگیری از محیط‌های شبیه‌سازی شده به دنیای واقعی (Sim-to-Real)
  • 76. مقاومت در برابر نویز و عدم قطعیت
  • 77. روش‌های یادگیری تقویتی مقاوم
  • 78. یادگیری تقویتی برای امنیت سایبری (با رویکرد دفاعی)
  • 79. هماهنگ‌سازی عامل‌های امنیتی
  • 80. تشخیص و پاسخ به تهدیدات
  • 81. کاربرد در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 82. ملاحظات اخلاقی در MARL
  • 83. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 84. شفافیت در تصمیم‌گیری
  • 85. کاربردهای آینده MARL برای ربات‌های ناهمگن
  • 86. پژوهش‌های پیشرو در حوزه MARL
  • 87. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده

📚 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.