سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مفاهیم کلیدی و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای رباتیک

کتاب مفاهیم کلیدی و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای 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 مفاهیم کلیدی و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای رباتیک

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف بازرسی و تعمیر زیرساخت‌های بحرانی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. اصول اولیه یادگیری تقویتی
  • 3. مفهوم عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و سیاست عامل
  • 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. کاوش در مقابل بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 8. یادگیری Q-Learning
  • 9. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 10. یادگیری Policy Gradient
  • 11. الگوریتم Actor-Critic
  • 12. مقدمه‌ای بر رباتیک
  • 13. انواع ربات‌ها و کاربردهایشان
  • 14. مفاهیم پایه در رباتیک
  • 15. حسگرها و عملگرها در رباتیک
  • 16. موقعیت‌یابی و ناوبری ربات
  • 17. مدل‌سازی دینامیکی ربات
  • 18. کنترل ربات
  • 19. مفاهیم یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 20. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 21. چالش‌های MARL
  • 22. همکاری و رقابت در MARL
  • 23. مدل‌های هم‌افزایی در MARL
  • 24. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 25. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر ارزش
  • 26. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر سیاست
  • 27. الگوریتم‌های MARL ترکیبی
  • 28. یادگیری Q-Learning توزیع‌شده
  • 29. یادگیری VDN (Value Decomposition Networks)
  • 30. یادگیری QMIX
  • 31. یادگیری MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 32. مقدمه‌ای بر کاربرد MARL در رباتیک
  • 33. هماهنگی ربات‌ها در وظایف مشترک
  • 34. کنترل گروهی از ربات‌ها
  • 35. ناوبری ربات‌های مستقل
  • 36. یادگیری همکاری برای انجام وظایف پیچیده
  • 37. یادگیری رقابت ربات‌ها در محیط‌های محدود
  • 38. کاربرد MARL در ربات‌های متحرک
  • 39. کاربرد MARL در ربات‌های صنعتی
  • 40. کاربرد MARL در ربات‌های پرنده
  • 41. کاربرد MARL در ربات‌های انسان‌نما
  • 42. مدل‌سازی محیط‌های پویا برای ربات‌ها
  • 43. یادگیری پاداش‌های پیچیده برای ربات‌ها
  • 44. طراحی تابع پاداش برای رباتیک
  • 45. تکنیک‌های بهبود کاوش در MARL برای رباتیک
  • 46. یادگیری مبتنی بر مشاهده در رباتیک
  • 47. یادگیری مبتنی بر تجربه در رباتیک
  • 48. تعمیم سیاست‌های یادگرفته شده به ربات‌های جدید
  • 49. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL برای رباتیک
  • 50. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) در رباتیک
  • 51. تکنیک‌های ایمنی در MARL برای رباتیک
  • 52. اعتبار سنجی الگوریتم‌های MARL در رباتیک
  • 53. شبیه‌سازی محیط‌های رباتیک برای MARL
  • 54. پلتفرم‌های شبیه‌سازی رباتیک
  • 55. ارزیابی عملکرد ربات‌ها با استفاده از MARL
  • 56. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL در رباتیک
  • 57. کاربرد MARL در ربات‌های خودمختار
  • 58. یادگیری تصمیم‌گیری در محیط‌های نامطمئن
  • 59. یادگیری سیاست‌های مقاوم در برابر خطا
  • 60. بهینه‌سازی ارتباط بین ربات‌ها
  • 61. یادگیری همکاری در ربات‌های جمع‌آورنده
  • 62. یادگیری همکاری در ربات‌های انباردار
  • 63. یادگیری همکاری در ربات‌های امدادگر
  • 64. یادگیری همکاری در ربات‌های کاوشگر
  • 65. یادگیری رقابت ربات‌ها در بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 66. مدل‌سازی رفتار بازیکنان در بازی‌های رباتیک
  • 67. یادگیری استراتژی‌های پیچیده رباتیک
  • 68. کاربرد MARL در رباتیک نظامی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 69. کاربرد MARL در رباتیک پزشکی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 70. کاربرد MARL در رباتیک خانگی
  • 71. یادگیری تقویتی برای ربات‌های چندمنظوره
  • 72. یادگیری تقویتی برای ربات‌های یادگیرنده
  • 73. بهبود کارایی ربات‌ها با MARL
  • 74. افزایش استقلال ربات‌ها با MARL
  • 75. کاربرد MARL در سیستم‌های رباتیک بزرگ
  • 76. یادگیری تقویتی توزیع‌شده برای ربات‌های صنعتی
  • 77. یادگیری تقویتی توزیع‌شده برای ربات‌های متحرک
  • 78. یادگیری تقویتی توزیع‌شده برای ربات‌های پرنده
  • 79. مدیریت منابع در سیستم‌های رباتیک چندعامله
  • 80. بهینه‌سازی توزیع وظایف بین ربات‌ها
  • 81. یادگیری تقویتی برای ربات‌های همکاری‌کننده
  • 82. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خودکار
  • 83. یادگیری تقویتی برای ربات‌های هوشمند
  • 84. مباحث پیشرفته در MARL برای رباتیک
  • 85. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 86. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 87. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی ترانسفورمر
  • 88. یادگیری تقویتی با در نظر گرفتن محدودیت‌های فیزیکی ربات‌ها
  • 89. یادگیری تقویتی با در نظر گرفتن عدم قطعیت‌های محیطی
  • 90. یادگیری تقویتی برای ربات‌های با قابلیت انطباق
  • 91. یادگیری تقویتی برای ربات‌های با قابلیت یادگیری مداوم
  • 92. یادگیری تقویتی برای ربات‌های با قابلیت یادگیری اجتماعی
  • 93. آینده MARL در رباتیک
  • 94. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در رباتیک واقعی
  • 95. اخلاق در رباتیک چندعامله
  • 96. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های رباتیک خودکار
  • 97. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده MARL در رباتیک

📚 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.