سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک پیشرفته صنعتی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک پیشرفته صنعتی

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 پیشرفته صنعتی

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
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی
  • 4. انواع یادگیری تقویتی
  • 5. یادگیری تقویتی با مدل
  • 6. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 7. یادگیری تقویتی عمیق
  • 8. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 11. یادگیری تقویتی چندعامله
  • 12. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 13. تعریف عامل‌ها و محیط
  • 14. تعامل عامل‌ها در محیط
  • 15. انواع هماهنگی عامل‌ها
  • 16. همکاری عامل‌ها
  • 17. رقابت عامل‌ها
  • 18. مختلط همکاری و رقابت
  • 19. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 20. مدل‌های متمرکز
  • 21. مدل‌های غیرمتمرکز
  • 22. مدل‌های ترکیبی
  • 23. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 24. Q-learning چندعامله
  • 25. Policy Gradient چندعامله
  • 26. Actor-Critic چندعامله
  • 27. Deep Q-Networks چندعامله
  • 28. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient
  • 29. Proximal Policy Optimization چندعامله
  • 30. اتصال رباتیک صنعتی به یادگیری تقویتی
  • 31. مبانی رباتیک صنعتی
  • 32. انواع ربات‌های صنعتی
  • 33. کاربردهای ربات‌های صنعتی
  • 34. حسگرها در رباتیک صنعتی
  • 35. محرک‌ها در رباتیک صنعتی
  • 36. سیستم‌های کنترل در رباتیک صنعتی
  • 37. مفاهیم سینماتیک ربات
  • 38. سینماتیک مستقیم
  • 39. سینماتیک معکوس
  • 40. دینامیک ربات
  • 41. ماتریس ژاکوبین
  • 42. مفاهیم برنامه‌ریزی مسیر
  • 43. برنامه‌ریزی مسیر در فضای مفاصل
  • 44. برنامه‌ریزی مسیر در فضای کار
  • 45. الگوریتم‌های جستجوی مسیر
  • 46. RRT*
  • 47. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک صنعتی
  • 48. یادگیری تقویتی برای کنترل حرکت ربات
  • 49. یادگیری تقویتی برای گرفتن و قرار دادن اشیاء
  • 50. یادگیری تقویتی برای مونتاژ خودکار
  • 51. یادگیری تقویتی برای بازرسی کیفیت
  • 52. یادگیری تقویتی برای ناوبری ربات‌های متحرک صنعتی
  • 53. یادگیری تقویتی برای هماهنگی ربات‌های همکار
  • 54. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 55. یادگیری تقویتی برای تشخیص اشیاء در محیط صنعتی
  • 56. یادگیری تقویتی برای مسیریابی بهینه در انبار
  • 57. یادگیری تقویتی برای تنظیم پارامترهای فرآیند
  • 58. چالش‌های یادگیری تقویتی در رباتیک صنعتی
  • 59. کمبود داده‌های آموزشی
  • 60. ایمنی در محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 61. قابلیت تعمیم‌پذیری مدل‌ها
  • 62. تفسیرپذیری تصمیمات عامل‌ها
  • 63. هزینه محاسباتی بالا
  • 64. پیاده‌سازی در ربات‌های واقعی
  • 65. مدل‌سازی دقیق محیط صنعتی
  • 66. ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 67. معیارهای ارزیابی در یادگیری تقویتی
  • 68. متریک‌های عملکرد رباتیک صنعتی
  • 69. شبیه‌سازی محیط‌های رباتیک صنعتی
  • 70. ابزارهای شبیه‌سازی
  • 71. Gazebo
  • 72. PyBullet
  • 73. MuJoCo
  • 74. توسعه محیط‌های شبیه‌سازی سفارشی
  • 75. تنظیمات محیط شبیه‌سازی
  • 76. مدل‌سازی ربات در شبیه‌ساز
  • 77. مدل‌سازی محیط کارخانه
  • 78. مدل‌سازی حسگرها
  • 79. مدل‌سازی دینامیک
  • 80. انتقال یادگیری از شبیه‌سازی به دنیای واقعی
  • 81. مشکل ناهمخوانی توزیع
  • 82. تکنیک‌های انتقال یادگیری
  • 83. Domain Randomization
  • 84. Domain Adaptation
  • 85. Fine-tuning
  • 86. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 87. بهبود عملکرد رباتیک صنعتی با یادگیری تقویتی
  • 88. بهینه‌سازی مصرف انرژی ربات‌ها
  • 89. کاهش زمان چرخه تولید
  • 90. افزایش دقت در عملیات رباتیک
  • 91. تطبیق‌پذیری ربات‌ها با تغییرات محیطی
  • 92. کاهش نیاز به برنامه‌نویسی دستی
  • 93. افزایش انعطاف‌پذیری خطوط تولید
  • 94. کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله
  • 95. ربات‌های همکار (Cobots)
  • 96. سیستم‌های تولید هوشمند
  • 97. شبکه‌های رباتیک توزیع‌شده
  • 98. مدیریت صف‌ها در محیط‌های صنعتی
  • 99. بهینه‌سازی جریان مواد
  • 100. تحلیل رفتار جمعی ربات‌ها

📚 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.