, ,

کتاب مبانی یادگیری تقویتی چندعامله برای رباتیک صنعتی پیشرفته

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 مبانی یادگیری تقویتی چندعامله برای رباتیک صنعتی پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام عملیات مونتاژ قطعات با تلرانس بسیار زیاد

🎓 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 یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. اصول یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 3. فضای حالت و فضای عمل در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های ارزش‌گذاری مبتنی بر مدل
  • 6. الگوریتم‌های ارزش‌گذاری بدون مدل
  • 7. یادگیری Q-Learning
  • 8. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 9. بهینه‌سازی DQN
  • 10. Double DQN
  • 11. Prioritized Experience Replay
  • 12. Dueling DQN
  • 13. Actor-Critic Methods
  • 14. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 15. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 16. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 17. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) – مقدمه
  • 18. مسائل هماهنگی در MARL
  • 19. مسائل رقابت در MARL
  • 20. مسائل ترکیبی در MARL
  • 21. مدل‌های ارتباطی در MARL
  • 22. مدل‌های همکاری در MARL
  • 23. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 24. مدل‌های اقتدارگرا در MARL
  • 25. مدل‌های غیرمتمرکز در MARL
  • 26. مدل‌های نیمه‌متمرکز در MARL
  • 27. نظریه بازی‌ها در MARL
  • 28. تعادل نش در MARL
  • 29. تعادل کورنو در MARL
  • 30. تعادل استاکلبرگ در MARL
  • 31. یادگیری عامل مشترک (CTDE)
  • 32. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 33. QMIX (Quantized Multi-Agent Q-Learning)
  • 34. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 35. CommNet (Communication Neural Networks)
  • 36. TarMAC (Targeted Multi-Agent Communication)
  • 37. IQL (Independent Q-Learning)
  • 38. Policy Gradient در MARL
  • 39. Multi-Agent PPO
  • 40. Multi-Agent TRPO
  • 41. کاربرد MARL در رباتیک صنعتی
  • 42. هماهنگی ربات‌ها در خط تولید
  • 43. بهینه‌سازی مسیر ربات‌ها
  • 44. تخصیص وظایف به ربات‌ها
  • 45. کنترل ازدحام ربات‌ها
  • 46. ربات‌های انبارداری خودکار
  • 47. ربات‌های بازرسی صنعتی
  • 48. ربات‌های مونتاژ پیچیده
  • 49. ربات‌های همکاری انسان و ربات
  • 50. یادگیری تقویتی برای ربات‌های انسان‌نما
  • 51. کنترل حرکتی ربات‌های چندپا
  • 52. یادگیری مهارت‌های رباتیک
  • 53. انتقال یادگیری در رباتیک
  • 54. یادگیری از طریق تقلید در رباتیک
  • 55. یادگیری مبتنی بر مشاهده در رباتیک
  • 56. مدل‌سازی محیط در رباتیک
  • 57. تشخیص اشیاء توسط ربات‌ها
  • 58. مسیریابی ربات‌ها در محیط‌های پویا
  • 59. برنامه‌ریزی حرکتی ربات‌ها
  • 60. کاربرد یادگیری عمیق در رباتیک
  • 61. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای بینایی ربات
  • 62. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای کنترل ربات
  • 63. یادگیری تقویتی عمیق برای کنترل ربات
  • 64. معماری‌های یادگیری عمیق در رباتیک
  • 65. فریم‌ورک‌های یادگیری تقویتی (TensorFlow, PyTorch)
  • 66. شبیه‌سازهای رباتیک (Gazebo, CoppeliaSim)
  • 67. ارزیابی عملکرد عامل‌های رباتیک
  • 68. معیارهای سنجش موفقیت در رباتیک
  • 69. کاربرد MARL در بهینه‌سازی لجستیک صنعتی
  • 70. مدیریت ناوگان ربات‌های حمل‌ونقل
  • 71. بهینه‌سازی زمان‌بندی انبار
  • 72. کاهش زمان انتظار در خط تولید
  • 73. افزایش بهره‌وری سیستم‌های خودکار
  • 74. رباتیک و هوش مصنوعی در صنعت ۴.۰
  • 75. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در رباتیک
  • 76. امنیت در سیستم‌های رباتیک چندعامله
  • 77. اخلاق در رباتیک صنعتی
  • 78. آیندهٔ یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک
  • 79. تحلیل داده‌های رباتیک برای بهبود عملکرد
  • 80. یادگیری تقویتی برای ربات‌های تعمیر و نگهداری
  • 81. کنترل ربات‌های زیرآبی و هوایی
  • 82. رباتیک در محیط‌های خطرناک
  • 83. قابلیت اطمینان در سیستم‌های رباتیک
  • 84. تکنیک‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 85. نقش ارتباطات در موفقیت MARL
  • 86. یادگیری تقویتی برای ربات‌های انسان‌نما در محیط صنعتی
  • 87. مدل‌سازی تعاملات ربات-محیط
  • 88. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ربات‌ها
  • 89. یادگیری تقویتی برای ربات‌های انعطاف‌پذیر
  • 90. فهم و پیش‌بینی رفتار ربات‌های همکار
  • 91. یادگیری تقویتی برای ربات‌های با قابلیت یادگیری مداوم
  • 92. تطبیق‌پذیری ربات‌ها با تغییرات محیطی
  • 93. جمع‌آوری و پردازش داده‌های حسی ربات‌ها
  • 94. کاربرد MARL در کنترل کیفیت صنعتی
  • 95. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید با رباتیک
  • 96. سیستم‌های خودمختار و هوشمند در صنعت
  • 97. یادگیری تقویتی برای ربات‌های بازرسی بصری
  • 98. مدل‌سازی ریسک در رباتیک صنعتی
  • 99. پیش‌بینی خرابی ربات‌ها با یادگیری تقویتی
  • 100. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی فرآیندهای جوشکاری

📚 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 مبانی یادگیری تقویتی چندعامله برای رباتیک صنعتی پیشرفته”

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

پیمایش به بالا