سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در عمل: پیاده‌سازی برای کنترل ربات‌های صنعتی در وظایف نیازمند دقت بالا

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در عمل: پیاده‌سازی برای کنترل ربات‌های صنعتی در وظایف نیازمند دقت بالا

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 عمل: پیاده‌سازی برای کنترل ربات‌های صنعتی در وظایف نیازمند دقت بالا

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف برش و حکاکی دقیق بر روی سطوح سخت

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. شناخت مدل‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 4. حالت، عمل و پاداش: عناصر کلیدی
  • 5. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مقدار (Value-based)
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-based)
  • 8. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در یادگیری تقویتی
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 12. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 13. چالش‌های اصلی در MARL: عدم ایستایی، هماهنگی
  • 14. مدل‌های همکاری در MARL
  • 15. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 16. مدل‌های مختلط در MARL
  • 17. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مشترک (Joint Action Learners)
  • 18. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل (Agent-based)
  • 19. مفهوم بازی در نظریه بازی‌ها و ارتباط آن با MARL
  • 20. بازی‌های جمعی و بازی‌های عدم جمع
  • 21. توازن نش (Nash Equilibrium) در بازی‌ها
  • 22. کاربرد توازن نش در MARL
  • 23. الگوریتم‌های مبتنی بر توازن نش برای MARL
  • 24. مقدمه‌ای بر کنترل ربات‌های صنعتی
  • 25. معماری سیستم‌های رباتیک صنعتی
  • 26. انواع ربات‌های صنعتی (بازویی، متحرک)
  • 27. وظایف رایج ربات‌های صنعتی (مونتاژ، جوشکاری، جابجایی)
  • 28. نیاز به دقت بالا در ربات‌های صنعتی
  • 29. مدل‌سازی دینامیکی ربات‌های صنعتی
  • 30. سیستم‌های حسگر در ربات‌های صنعتی (دوربین، لیدار)
  • 31. سیستم‌های محرک در ربات‌های صنعتی
  • 32. مفاهیم کنترل کلاسیک در رباتیک
  • 33. کنترل PID برای ربات‌های صنعتی
  • 34. کنترل پیش‌بین مدل (MPC)
  • 35. محدودیت‌های کنترل کلاسیک در وظایف پیچیده
  • 36. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در کنترل ربات
  • 37. یادگیری تقویتی برای کنترل حرکت ربات
  • 38. یادگیری تقویتی برای کنترل گریسپر ربات
  • 39. یادگیری تقویتی برای ناوبری ربات‌های متحرک
  • 40. چالش‌های پیاده‌سازی MARL برای کنترل ربات
  • 41. طراحی فضای حالت برای ربات‌های صنعتی
  • 42. طراحی فضای عمل برای ربات‌های صنعتی
  • 43. طراحی تابع پاداش برای ربات‌های صنعتی
  • 44. هماهنگی ربات‌ها در وظایف مشترک
  • 45. مثال: هماهنگی دو ربات بازویی در جابجایی قطعه
  • 46. مثال: هماهنگی ربات‌های متحرک در انبار
  • 47. الگوریتم‌های MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 48. پیاده‌سازی MADDPG برای کنترل ربات‌های صنعتی
  • 49. تنظیم پارامترهای MADDPG
  • 50. ارزیابی عملکرد MADDPG در وظایف رباتیک
  • 51. الگوریتم‌های QMIX (Q-learning for Multi-Agent Systems)
  • 52. پیاده‌سازی QMIX برای کنترل ربات‌های صنعتی
  • 53. تنظیم پارامترهای QMIX
  • 54. ارزیابی عملکرد QMIX در وظایف رباتیک
  • 55. الگوریتم‌های VDN (Value Decomposition Networks)
  • 56. پیاده‌سازی VDN برای کنترل ربات‌های صنعتی
  • 57. تنظیم پارامترهای VDN
  • 58. ارزیابی عملکرد VDN در وظایف رباتیک
  • 59. مفهوم تقابل (Counterfactual) در MARL
  • 60. یادگیری تقویتی مبتنی بر تقابل
  • 61. کاربرد تقابل در هماهنگی ربات‌ها
  • 62. یادگیری تقویتی برای تنظیم خودکار پارامترهای کنترل
  • 63. یادگیری تقویتی برای تشخیص عیب در ربات‌ها
  • 64. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مسیر ربات‌ها
  • 65. شبیه‌سازی محیط رباتیک صنعتی
  • 66. استفاده از ابزارهای شبیه‌سازی (Gazebo, CoppeliaSim)
  • 67. ایجاد محیط‌های شبیه‌سازی برای وظایف خاص
  • 68. نحوه جمع‌آوری داده از شبیه‌ساز
  • 69. ارتباط شبیه‌ساز با محیط واقعی (Sim-to-Real)
  • 70. چالش‌های انتقال از شبیه‌سازی به واقعیت
  • 71. تکنیک‌های بهبود انتقال Sim-to-Real
  • 72. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در رباتیک
  • 73. استفاده از داده‌های حسگر برای ساخت ویژگی
  • 74. یادگیری ویژگی‌ها با شبکه‌های عصبی
  • 75. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های رباتیک صنعتی
  • 76. امنیت سایبری در ربات‌های متصل
  • 77. حفاظت از داده‌های تولیدی ربات‌ها
  • 78. اصول اخلاقی در استفاده از ربات‌های هوشمند
  • 79. ملاحظات مربوط به نیروی کار در اتوماسیون صنعتی
  • 80. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک صنعتی
  • 81. پژوهش‌های نوین در MARL برای رباتیک
  • 82. کاربردهای پیشرفته MARL در اتوماسیون صنعتی
  • 83. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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.