سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های کاوشگر

کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های کاوشگر

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 طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های کاوشگر

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های کاوشگر در محیط‌های خطرناک

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر رباتیک و کاوشگرها
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی سیستم‌های یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش در یادگیری تقویتی
  • 5. فضای حالت و عمل
  • 6. یادگیری بدون مدل و با مدل
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 8. یادگیری Q-Learning
  • 9. مقایسه Q-Learning با SARSA
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 11. گرادیان سیاست
  • 12. الگوریتم Actor-Critic
  • 13. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله
  • 14. تفاوت سیستم‌های تک‌عامله و چندعامله
  • 15. چالش‌های سیستم‌های چندعامله
  • 16. هماهنگی در سیستم‌های چندعامله
  • 17. رقابت در سیستم‌های چندعامله
  • 18. مدل‌های همکاری و رقابت
  • 19. نظریه بازی‌ها در سیستم‌های چندعامله
  • 20. تعادل نش
  • 21. کاربرد نظریه بازی‌ها در تخصیص منابع
  • 22. یادگیری تقویتی در محیط‌های چندعامله
  • 23. مدل‌های یادگیری تقویتی برای سیستم‌های چندعامله
  • 24. یادگیری تقویتی متمرکز
  • 25. یادگیری تقویتی غیرمتمرکز
  • 26. یادگیری تقویتی مختلط
  • 27. معماری‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 28. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در RL چندعامله
  • 29. شبکه‌های عصبی بازگشتی در RL چندعامله
  • 30. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر در RL چندعامله
  • 31. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Training)
  • 32. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل مستقل (Independent Learning)
  • 33. روش‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای هماهنگی
  • 34. یادگیری تقویتی برای تخصیص وظایف
  • 35. یادگیری تقویتی برای مسیریابی ربات‌ها
  • 36. یادگیری تقویتی برای کنترل ترافیک ربات‌ها
  • 37. یادگیری تقویتی برای کاوش محیط‌های ناشناخته
  • 38. یادگیری تقویتی برای تشخیص موانع
  • 39. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 40. یادگیری تقویتی برای یادگیری از طریق مشاهده (Imitation Learning)
  • 41. یادگیری تقویتی برای یادگیری از طریق تجربه (Experience Replay)
  • 42. یادگیری تقویتی برای یادگیری با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 43. روش‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 44. روش‌های منظم‌سازی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 45. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل محیط (Model-Based RL)
  • 46. یادگیری تقویتی بدون مدل محیط (Model-Free RL)
  • 47. شبیه‌سازی محیط‌های رباتیک
  • 48. ابزارهای شبیه‌سازی رباتیک (مانند Gazebo)
  • 49. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی برای کاوش ربات‌ها
  • 50. ارزیابی عملکرد سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 51. معیارهای ارزیابی در سیستم‌های چندعامله
  • 52. متریک‌های مربوط به کاوش و پوشش محیط
  • 53. متریک‌های مربوط به همکاری و هماهنگی
  • 54. متریک‌های مربوط به کارایی و سرعت
  • 55. پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 56. چارچوب‌های نرم‌افزاری یادگیری تقویتی (مانند Ray RLlib)
  • 57. ادغام ربات‌های کاوشگر با سیستم‌های یادگیری تقویتی
  • 58. کاربرد ربات‌های کاوشگر در محیط‌های صنعتی
  • 59. کاربرد ربات‌های کاوشگر در اکتشاف فضایی
  • 60. کاربرد ربات‌های کاوشگر در رباتیک امداد و نجات
  • 61. کاربرد ربات‌های کاوشگر در نظارت و بازرسی
  • 62. کاربرد ربات‌های کاوشگر در کشاورزی هوشمند
  • 63. ملاحظات امنیتی در ربات‌های کاوشگر
  • 64. ملاحظات اخلاقی در ربات‌های کاوشگر
  • 65. مسائل مربوط به قابلیت اطمینان ربات‌های کاوشگر
  • 66. مسائل مربوط به مقیاس‌پذیری سیستم‌های چندعامله
  • 67. مطالعات موردی در زمینه ربات‌های کاوشگر
  • 68. موفقیت‌ها و چالش‌های فعلی در RL چندعامله
  • 69. روندهای آینده در رباتیک کاوشگر و RL چندعامله
  • 70. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) در سیستم‌های چندعامله
  • 71. یادگیری تقویتی توزیع‌شده (Distributed RL)
  • 72. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خودمختار
  • 73. یادگیری تقویتی برای ربات‌های انسان‌نما
  • 74. یادگیری تقویتی برای ناوگان ربات‌ها
  • 75. یادگیری تقویتی برای ربات‌های زیرآبی
  • 76. یادگیری تقویتی برای ربات‌های پرنده
  • 77. یادگیری تقویتی برای ربات‌های زمینی
  • 78. طراحی تابع پاداش برای وظایف کاوش
  • 79. بهینه‌سازی تابع پاداش در سیستم‌های چندعامله
  • 80. روش‌های اکتشاف مبتنی بر کنجکاوی
  • 81. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مصنوعی
  • 82. یادگیری تقویتی برای انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 83. یادگیری تقویتی برای یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 84. یادگیری تقویتی برای ربات‌های منعطف
  • 85. یادگیری تقویتی برای ربات‌های نرم
  • 86. یادگیری تقویتی برای ربات‌های نسل جدید
  • 87. پیشرفت‌های اخیر در الگوریتم‌های RL چندعامله
  • 88. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 89. روش‌های ارزیابی قوی در محیط‌های پویا
  • 90. یادگیری تقویتی برای ربات‌های مشارکتی
  • 91. همکاری بین ربات‌ها و انسان‌ها
  • 92. آموزش ربات‌ها برای درک نیت انسان
  • 93. کاربرد در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 94. کاربرد در مدیریت منابع انرژی
  • 95. کاربرد در رباتیک پزشکی
  • 96. کاربرد در رباتیک آموزشی
  • 97. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای RL
  • 98. کتابخانه‌های کلیدی یادگیری تقویتی در پایتون
  • 99. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری عمیق
  • 100. کاربرد شبکه‌های عصبی در RL چندعامله

📚 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.