سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای جامع یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های مونتاژ

کتاب راهنمای جامع یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های مونتاژ

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 راهنمای جامع یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های مونتاژ

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام عملیات مونتاژ قطعات با نیاز به نیروی کم

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. مدل‌های عامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 5. فضای حالت در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 6. فضای عمل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 7. تابع پاداش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 8. سیاست عامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 9. ارزش تابع در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 10. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 11. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 13. Q-Learning برای عامل‌های منفرد
  • 14. SARSA برای عامل‌های منفرد
  • 15. Deep Q-Networks (DQN)
  • 16. Policy Gradients
  • 17. Actor-Critic Methods
  • 18. یادگیری تقویتی با مدل‌های ساده
  • 19. مدل‌های دینامیکی ساده برای ربات‌های مونتاژ
  • 20. ساخت مدل‌های محیطی برای مونتاژ
  • 21. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 22. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 23. عدم سکون در محیط‌های چندعامله
  • 24. غیرایستایی حالت-عمل
  • 25. عدم قطعیت در محیط‌های چندعامله
  • 26. هماهنگی بین عامل‌ها
  • 27. رقابت بین عامل‌ها
  • 28. همکاری بین عامل‌ها
  • 29. مدل‌های همکاری عامل‌ها
  • 30. مدل‌های رقابتی عامل‌ها
  • 31. مدل‌های ترکیبی عامل‌ها
  • 32. معماری‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 33. شبکه‌های عصبی عمیق برای MARL
  • 34. شبکه‌های کانولوشنی در MARL
  • 35. شبکه‌های بازگشتی در MARL
  • 36. ترانسفورمرها در MARL
  • 37. معماری‌های متمرکز-غیرمتمرکز (Centralized-Critic, Decentralized-Actor)
  • 38. معماری‌های متمرکز-متمرکز (Centralized-Training, Centralized-Execution)
  • 39. معماری‌های غیرمتمرکز-غیرمتمرکز (Decentralized-Training, Decentralized-Execution)
  • 40. الگوریتم‌های MARL برای هماهنگی
  • 41. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 42. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 43. QMIX (Q-learning for Multi-Agent Systems)
  • 44. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 45. IQL (Independent Q-Learning)
  • 46. الگوریتم‌های MARL برای رقابت
  • 47. Policy Mirror Descent
  • 48. Minimax-Q Learning
  • 49. الگوریتم‌های MARL برای همکاری
  • 50. CommNet (Communication Neural Networks)
  • 51. TarMAC (Targeted Multi-Agent Communication)
  • 52. DIAL (Differentiable Inter-Agent Learning)
  • 53. محیط‌های شبیه‌سازی برای رباتیک مونتاژ
  • 54. Gazebo برای شبیه‌سازی رباتیک
  • 55. PyBullet برای شبیه‌سازی رباتیک
  • 56. MuJoCo برای شبیه‌سازی رباتیک
  • 57. OpenAI Gym برای محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 58. Custom Environments for Assembly Robots
  • 59. تعریف وظایف مونتاژ در محیط‌های شبیه‌سازی
  • 60. تعریف فضای حالت برای ربات‌های مونتاژ
  • 61. تعریف فضای عمل برای ربات‌های مونتاژ
  • 62. طراحی تابع پاداش برای وظایف مونتاژ
  • 63. پاداش‌های مبتنی بر پیشرفت وظیفه
  • 64. پاداش‌های مبتنی بر دقت مونتاژ
  • 65. پاداش‌های مبتنی بر بهره‌وری
  • 66. پاداش‌های منفی برای خطاها
  • 67. پیاده‌سازی عامل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 68. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 69. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 70. تنظیم پارامترهای یادگیری
  • 71. آموزش عامل‌ها در محیط شبیه‌سازی
  • 72. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 73. معیارهای ارزیابی عملکرد ربات‌های مونتاژ
  • 74. نرخ موفقیت وظایف مونتاژ
  • 75. زمان لازم برای مونتاژ
  • 76. دقت مونتاژ قطعات
  • 77. مصرف انرژی ربات‌ها
  • 78. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 79. کاربرد MARL در کنترل ربات‌های مونتاژ
  • 80. مونتاژ قطعات الکترونیکی
  • 81. مونتاژ خطوط تولید خودرو
  • 82. مونتاژ قطعات هواپیما
  • 83. مونتاژ ربات‌های خانگی
  • 84. مونتاژ تجهیزات پزشکی
  • 85. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 86. تفاوت بین شبیه‌سازی و دنیای واقعی
  • 87. انتقال دانش از شبیه‌سازی به واقعیت (Sim-to-Real Transfer)
  • 88. حساسیت به نویز حسگرها
  • 89. خطاهای حرکتی ربات‌ها
  • 90. تغییرات محیطی غیرقابل پیش‌بینی
  • 91. امنیت در سیستم‌های رباتیک چندعامله
  • 92. ملاحظات اخلاقی و اجتماعی در رباتیک مونتاژ
  • 93. ملاحظات قانونی و مقرراتی در رباتیک مونتاژ
  • 94. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک
  • 95. پیشرفت در الگوریتم‌های MARL
  • 96. توسعه محیط‌های شبیه‌سازی پیچیده‌تر
  • 97. کاربرد در ربات‌های خودمختار
  • 98. رباتیک مشارکتی انسان و ربات
  • 99. مباحث پیشرفته در MARL
  • 100. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده

📚 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.