, ,

کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های کاوشگر

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های کاوشگر”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا