سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در رباتیک

کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در رباتیک

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 مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در رباتیک

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: رباتیک

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی
  • 3. مسائل تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 4. عناصر MDP: حالات، اعمال، پاداش‌ها، انتقالات
  • 5. فضای حالت و فضای عمل
  • 6. تابع پاداش و تابع انتقال
  • 7. هدف در یادگیری تقویتی: حداکثرسازی پاداش تجمعی
  • 8. ارزش حالت (V-value)
  • 9. ارزش عمل (Q-value)
  • 10. معادله بلمن
  • 11. اپراتور بلمن
  • 12. اپراتور بلمن بهینه
  • 13. یادگیری بدون مدل (Model-Free Learning)
  • 14. یادگیری مبتنی بر ارزش (Value-Based Learning)
  • 15. یادگیری مبتنی بر سیاست (Policy-Based Learning)
  • 16. یادگیری ترکیبی (Actor-Critic)
  • 17. روش‌های تکرار ارزش (Value Iteration)
  • 18. روش‌های تکرار سیاست (Policy Iteration)
  • 19. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 20. یادگیری SARSA
  • 21. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 22. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 23. تابع تقریب‌کننده (Function Approximator)
  • 24. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای فضاهای حالت تصویری
  • 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای فضاهای حالت ترتیبی
  • 26. شبکه‌های عصبی عمیق Q (Deep Q-Networks - DQN)
  • 27. مدل‌های DQN پیشرفته (Double DQN, Dueling DQN)
  • 28. یادگیری آفلاین (Off-Policy Learning)
  • 29. یادگیری آنلاین (On-Policy Learning)
  • 30. الگوریتم‌های یادگیری سیاست گرادیان (Policy Gradient Algorithms)
  • 31. REINFORCE
  • 32. Actor-Critic با گرادیان سیاست
  • 33. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 34. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 35. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 36. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 37. یادگیری تقویتی در رباتیک: چالش‌ها
  • 38. مدل‌سازی ربات‌ها
  • 39. مدل‌سازی محیط رباتیک
  • 40. حالات پیوسته و اعمال پیوسته
  • 41. فضاهای حالت و عمل با ابعاد بالا
  • 42. عدم قطعیت در محیط رباتیک
  • 43. پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 44. اهمیت اکتشاف (Exploration)
  • 45. استراتژی‌های اکتشاف: اپسیلون-حریصانه (Epsilon-Greedy)
  • 46. اهمیت بهره‌برداری (Exploitation)
  • 47. روش‌های شبیه‌سازی در رباتیک
  • 48. موتورهای شبیه‌سازی رباتیک (Gazebo, PyBullet)
  • 49. انتقال از شبیه‌سازی به دنیای واقعی (Sim-to-Real Transfer)
  • 50. تنظیمات یادگیری تقویتی برای رباتیک
  • 51. طراحی تابع پاداش برای ربات‌ها
  • 52. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌ها
  • 53. کاربرد یادگیری تقویتی در ناوبری ربات
  • 54. یادگیری تقویتی در مسیریابی ربات
  • 55. اجتناب از موانع با یادگیری تقویتی
  • 56. کنترل حرکت ربات با یادگیری تقویتی
  • 57. یادگیری تقویتی در ربات‌های انسان‌نما
  • 58. کنترل دست ربات با یادگیری تقویتی
  • 59. یادگیری تقویتی در ربات‌های صنعتی
  • 60. بهینه‌سازی مسیر در ربات‌های صنعتی
  • 61. کاربرد یادگیری تقویتی در ربات‌های پرنده (پهپاد)
  • 62. کنترل پرواز با یادگیری تقویتی
  • 63. یادگیری تقویتی در ربات‌های زیردریایی
  • 64. یادگیری تقویتی در ربات‌های خانگی
  • 65. یادگیری تقویتی در ربات‌های همکار (Cobots)
  • 66. یادگیری تقویتی برای وظایف پیچیده رباتیک
  • 67. یادگیری تقویتی برای تعامل ربات با انسان
  • 68. یادگیری تقویتی برای تنظیمات رباتیک با داده کم
  • 69. یادگیری تقویتی با نیاز به داده کم (Few-Shot RL)
  • 70. یادگیری تقویتی با داده‌های جمع‌آوری شده از منابع مختلف
  • 71. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خودمختار
  • 72. ملاحظات امنیتی در رباتیک با یادگیری تقویتی
  • 73. اخلاق در هوش مصنوعی رباتیک
  • 74. مبانی یادگیری ماشین برای رباتیک
  • 75. مقدمه‌ای بر آمار و احتمالات در رباتیک
  • 76. مبانی کنترل ربات
  • 77. مقدمه ای بر پردازش تصویر در رباتیک
  • 78. مبانی بینایی ماشین برای رباتیک
  • 79. مبانی یادگیری عمیق
  • 80. مقدمه ای بر بهینه سازی
  • 81. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 82. روش‌های ارزیابی در رباتیک
  • 83. مطالعات موردی موفق در رباتیک با یادگیری تقویتی
  • 84. چالش‌های آینده یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 85. نکات پیشرفته در طراحی پاداش
  • 86. یادگیری تقویتی چند عاملی (Multi-Agent RL)
  • 87. یادگیری تقویتی در رباتیک با چندین ربات
  • 88. هماهنگی ربات‌ها با یادگیری تقویتی
  • 89. یادگیری تقویتی برای وظایف مشترک رباتیک
  • 90. یادگیری تقویتی با استفاده از حسگرهای متنوع
  • 91. یادگیری تقویتی برای ربات‌های نرم
  • 92. کاربرد یادگیری تقویتی در ربات‌های پزشکی
  • 93. ربات‌های جراح با یادگیری تقویتی
  • 94. ربات‌های توانبخشی با یادگیری تقویتی
  • 95. یادگیری تقویتی برای ربات‌های کاوشگر
  • 96. یادگیری تقویتی برای ربات‌های امداد و نجات
  • 97. یادگیری تقویتی برای ربات‌های ناظر

📚 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.