سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی همکاری ربات‌ها در سناریوهای عملیاتی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی همکاری ربات‌ها در سناریوهای عملیاتی

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 سناریوهای عملیاتی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمات یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی
  • 4. فضای حالت و عمل
  • 5. تابع پاداش
  • 6. یادگیری سیاست
  • 7. یادگیری ارزش
  • 8. یادگیری عمیق تقویتی
  • 9. شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری تقویتی
  • 10. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی عمیق
  • 11. DQN و انواع آن
  • 12. Policy Gradients
  • 13. Actor-Critic Methods
  • 14. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 15. مفاهیم پایه MARL
  • 16. سناریوهای همکاری ربات‌ها
  • 17. چالش‌های MARL
  • 18. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 19. مدل‌های ارتباطی در MARL
  • 20. همکاری مستقیم ربات‌ها
  • 21. همکاری غیرمستقیم ربات‌ها
  • 22. مدل‌های همکاری مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 23. مدل‌های همکاری مبتنی بر ارتباطات صریح
  • 24. طراحی تابع پاداش برای همکاری
  • 25. پاداش‌های متمرکز در مقابل پاداش‌های غیرمتمرکز
  • 26. پاداش‌های مبتنی بر اهداف مشترک
  • 27. پاداش‌های مبتنی بر سهم فردی
  • 28. یادگیری سیاست در MARL
  • 29. یادگیری سیاست مشترک
  • 30. یادگیری سیاست‌های فردی با هماهنگی
  • 31. الگوریتم‌های Actor-Critic برای MARL
  • 32. MADDPG
  • 33. COMA
  • 34. QMIX
  • 35. یادگیری مبتنی بر مدل در MARL
  • 36. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل در MARL
  • 37. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 38. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 39. مدل‌های گراف عصبی برای MARL
  • 40. یادگیری تقویتی با ارتباطات قابل یادگیری
  • 41. حریم خصوصی در MARL
  • 42. امنیت در MARL
  • 43. کاربرد MARL در رباتیک صنعتی
  • 44. بهینه‌سازی لجستیک با MARL
  • 45. مدیریت ترافیک با MARL
  • 46. هماهنگی ربات‌های خودمختار در انبارها
  • 47. یادگیری تقویتی برای ربات‌های انباردار
  • 48. یادگیری تقویتی برای ربات‌های پرنده
  • 49. یادگیری تقویتی برای خودروهای خودران
  • 50. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع‌شده
  • 51. بهینه‌سازی مصرف انرژی با MARL
  • 52. مدیریت منابع در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 53. ربات‌های امدادگر و عملیات جستجو و نجات
  • 54. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خدماتی
  • 55. مدل‌سازی تعاملات پیچیده ربات‌ها
  • 56. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی
  • 57. یادگیری تقویتی با یادگیری از طریق مشاهده
  • 58. یادگیری تقویتی با یادگیری از طریق تقلید
  • 59. یادگیری تقویتی با انتقال یادگیری
  • 60. یادگیری تقویتی با یادگیری جمعی
  • 61. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی ترجیحی
  • 62. یادگیری تقویتی با بهینه‌سازی چندهدفه
  • 63. یادگیری تقویتی با یادگیری مبتنی بر عدم قطعیت
  • 64. یادگیری تقویتی با یادگیری مقاوم
  • 65. یادگیری تقویتی با یادگیری توضیح‌پذیر (XAI)
  • 66. ارزیابی عملکرد در MARL
  • 67. معیارهای ارزیابی همکاری
  • 68. شبیه‌سازی سناریوهای عملیاتی
  • 69. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 70. ابزارها و چارچوب‌های MARL
  • 71. Gazebo برای شبیه‌سازی رباتیک
  • 72. PyTorch و TensorFlow برای یادگیری عمیق
  • 73. Ray RLlib برای MARL
  • 74. OpenAI Gym و PettingZoo
  • 75. چالش‌های پیاده‌سازی واقعی
  • 76. تست و اعتبارسنجی الگوریتم‌ها
  • 77. بهبود مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL
  • 78. مدیریت حافظه در MARL
  • 79. کاهش محاسبات در MARL
  • 80. کاربردها در صنایع دفاعی (با رعایت قوانین)
  • 81. کاربردها در سیستم‌های هوشمند شهری
  • 82. مدیریت بحران با ربات‌های هماهنگ
  • 83. تحقیقات پیشرو در MARL
  • 84. آینده یادگیری تقویتی چندعامله
  • 85. اصول اخلاقی در توسعه سیستم‌های رباتیک هوشمند
  • 86. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های رباتیک چندعامله

📚 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.