سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب محیط‌های آزمایشی برای یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک و سیستم‌های خودمختار

کتاب محیط‌های آزمایشی برای یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک و سیستم‌های خودمختار

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 محیط‌های آزمایشی برای یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک و سیستم‌های خودمختار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: محیط‌های MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم اساسی عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. حالت، عمل و پاداش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله: معرفی
  • 5. یادگیری تقویتی تک‌عامله: مروری بر الگوریتم‌ها
  • 6. الگوریتم‌های Q-Learning و SARSA
  • 7. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Q-Networks)
  • 8. محیط‌های شبیه‌سازی شده برای رباتیک
  • 9. معرفی ROS (Robot Operating System)
  • 10. نصب و پیکربندی ROS
  • 11. مفاهیم اساسی در ROS: نودها، تاپیک‌ها، سرویس‌ها
  • 12. ایجاد محیط‌های آزمایشی ساده در ROS
  • 13. شبیه‌سازی ربات‌های ساده با Gazebo
  • 14. محیط‌های آزمایشی برای ربات‌های متحرک
  • 15. مدل‌سازی دینامیک ربات‌های متحرک
  • 16. حسگرها و عملگرهای ربات‌های متحرک
  • 17. محیط‌های آزمایشی برای ربات‌های بازویی
  • 18. مدل‌سازی سینماتیک ربات‌های بازویی
  • 19. مدل‌سازی دینامیک ربات‌های بازویی
  • 20. محیط‌های آزمایشی برای پهپادها
  • 21. مدل‌سازی دینامیک پرواز پهپادها
  • 22. کنترل پرواز پهپادها در محیط شبیه‌سازی شده
  • 23. محیط‌های آزمایشی برای ربات‌های انسان‌نما
  • 24. مدل‌سازی دینامیک ربات‌های انسان‌نما
  • 25. تعادل و راه رفتن ربات‌های انسان‌نما
  • 26. محیط‌های آزمایشی برای سیستم‌های خودمختار
  • 27. معرفی سیستم‌های چندعامله
  • 28. تعاملات بین عامل‌ها در سیستم‌های چندعامله
  • 29. هماهنگی بین عامل‌ها
  • 30. تشخیص و پیش‌بینی رفتار عامل‌های دیگر
  • 31. یادگیری از تعاملات چندعامله
  • 32. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله: معرفی
  • 33. مقدمه‌ای بر بازی‌های صفر و مجموع
  • 34. یادگیری تقویتی در بازی‌های صفر و مجموع
  • 35. تعادل نش در بازی‌های چندعامله
  • 36. الگوریتم‌های بازی مبتنی بر ارزش (Value-Based)
  • 37. الگوریتم‌های بازی مبتنی بر سیاست (Policy-Based)
  • 38. یادگیری تقویتی مستقل (Independent Reinforcement Learning)
  • 39. چالش‌های یادگیری تقویتی مستقل
  • 40. یادگیری تقویتی با عامل‌های همکار (Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 41. یادگیری تقویتی با عامل‌های رقیب (Competitive Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 42. یادگیری تقویتی با عامل‌های مختلط (Mixed Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 43. مدل‌های عامل مرکزی/محیطی (Centralized Training with Decentralized Execution)
  • 44. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 45. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه عصبی بازگشتی (RNN)
  • 46. معماری‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 47. یادگیری تقویتی برای مسیریابی ربات‌ها
  • 48. یادگیری تقویتی برای کنترل ترافیک
  • 49. یادگیری تقویتی برای مدیریت منابع
  • 50. یادگیری تقویتی برای رباتیک انبار
  • 51. یادگیری تقویتی برای رباتیک صنعتی
  • 52. یادگیری تقویتی برای رباتیک خانگی
  • 53. یادگیری تقویتی برای رباتیک پزشکی
  • 54. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در محیط‌های آزمایشی
  • 55. معیارهای ارزیابی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 56. تجزیه و تحلیل نتایج یادگیری
  • 57. بهینه‌سازی پارامترها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 58. تنظیم نرخ یادگیری و ضریب تخفیف
  • 59. تنظیم اندازه حافظه تجربه (Experience Replay Buffer)
  • 60. تنظیم معماری شبکه عصبی
  • 61. نکات عملی در پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 62. مدیریت ناپایداری در آموزش
  • 63. تکنیک‌های Regularization
  • 64. استفاده از Target Networks
  • 65. تکنیک‌های Exploration Strategies
  • 66. استراتژی‌های اکتشافی برای محیط‌های چندعامله
  • 67. جمع‌آوری داده‌ها و تحلیل آن
  • 68. استفاده از ابزارهای visualise کردن یادگیری
  • 69. پیاده‌سازی ساده یک عامل یادگیری تقویتی
  • 70. پیاده‌سازی یک محیط آزمایشی ساده
  • 71. ترکیب ROS و کتابخانه‌های یادگیری تقویتی
  • 72. استفاده از OpenAI Gym در محیط‌های رباتیک
  • 73. آموزش عامل‌ها برای وظایف ساده در Gazebo
  • 74. آموزش عامل‌ها برای وظایف پیچیده‌تر در Gazebo
  • 75. پیاده‌سازی عامل‌های هماهنگ در یک محیط
  • 76. پیاده‌سازی عامل‌های رقابتی در یک محیط
  • 77. ارزیابی عملکرد در سناریوهای واقعی‌تر
  • 78. چالش‌های انتقال از شبیه‌سازی به دنیای واقعی (Sim-to-Real Transfer)
  • 79. تکنیک‌های بهبود Sim-to-Real Transfer
  • 80. مثال‌های کاربردی در رباتیک خودمختار
  • 81. مثال: ربات‌های خودمختار در انبار
  • 82. مثال: پهپادهای خودمختار برای بازرسی
  • 83. مثال: ربات‌های همکاری‌کننده در خط تولید
  • 84. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق چندعامله
  • 85. الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله
  • 86. مقایسه الگوریتم‌های مختلف
  • 87. آخرین دستاوردها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 88. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 89. کاربردها و چالش‌های 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.