سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های صنعتی با توانایی یادگیری

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های صنعتی با توانایی یادگیری

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 برای ربات‌های صنعتی با توانایی یادگیری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای رنگ‌آمیزی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و هدف عامل
  • 5. فضای حالت و فضای عمل
  • 6. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 7. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری Q
  • 9. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 10. تکامل DQN
  • 11. پیشرفت‌های DQN
  • 12. یادگیری تقویتی آفلاین
  • 13. یادگیری تقویتی آنلاین
  • 14. مدل‌های پنهان مارکوف
  • 15. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 16. حل MDP با برنامه‌ریزی پویا
  • 17. حل MDP با روش‌های مونت کارلو
  • 18. حل MDP با یادگیری اختلاف زمانی (TD)
  • 19. پیاده‌سازی TD در پایتون
  • 20. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 21. کاربرد ربات‌های صنعتی
  • 22. ملاحظات ایمنی در رباتیک صنعتی
  • 23. کنترل ربات‌های صنعتی
  • 24. موقعیت‌یابی ربات‌ها
  • 25. کنترل گیت ربات‌ها
  • 26. برنامه‌ریزی مسیر برای ربات‌ها
  • 27. اجتناب از موانع
  • 28. یادگیری برای اجتناب از موانع
  • 29. یادگیری همکاری بین ربات‌ها
  • 30. هماهنگی ربات‌ها در وظایف مشترک
  • 31. یادگیری چندعامله (MARL)
  • 32. مفاهیم پایه MARL
  • 33. تفاوت MARL با RL تک‌عامله
  • 34. چالش‌های MARL
  • 35. حالت مشترک در مقابل حالت تفکیک‌شده
  • 36. عمل مشترک در مقابل عمل تفکیک‌شده
  • 37. مدل‌های بازی در MARL
  • 38. بازی‌های جمع صفر
  • 39. بازی‌های مجموع غیر صفر
  • 40. بازی‌های پتانسیل
  • 41. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 42. استراتژی‌های بهینه در بازی‌ها
  • 43. بازی‌های تکراری
  • 44. تعادل نش
  • 45. تعادل خودکار
  • 46. تعادل کورنو
  • 47. تعادل برتراند
  • 48. یادگیری استراتژی‌های بهینه
  • 49. کاربرد MARL در رباتیک صنعتی
  • 50. یادگیری همکاری برای ربات‌های خط تولید
  • 51. یادگیری هماهنگی برای ربات‌های انبار
  • 52. یادگیری توزیع وظایف بین ربات‌ها
  • 53. یادگیری تعامل ربات-انسان
  • 54. ملاحظات اخلاقی در رباتیک
  • 55. مسئولیت‌پذیری ربات‌ها
  • 56. تاثیر ربات‌ها بر اشتغال
  • 57. چارچوب‌های قانونی برای رباتیک
  • 58. استانداردهای ایمنی رباتیک
  • 59. سیستم‌های کنترل رباتیک
  • 60. معماری‌های کنترل رباتیک
  • 61. کنترل‌گرهای PID
  • 62. کنترل‌گرهای مبتنی بر مدل
  • 63. کنترل‌گرهای تطبیقی
  • 64. کنترل‌گرهای هوشمند
  • 65. یادگیری تقویتی برای کنترل رباتیک
  • 66. یادگیری تقویتی برای تنظیم پارامترهای کنترل‌گر
  • 67. بهینه‌سازی عملکرد ربات با RL
  • 68. یادگیری نگهداری پیش‌بینانه برای ربات‌ها
  • 69. تشخیص عیوب ربات با RL
  • 70. عیب‌یابی خودکار ربات‌ها
  • 71. یادگیری برای بهبود کارایی انرژی ربات‌ها
  • 72. یادگیری برای افزایش طول عمر ربات‌ها
  • 73. ارزیابی عملکرد عامل‌های MARL
  • 74. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 75. شبیه‌سازی محیط‌های رباتیک
  • 76. ابزارهای شبیه‌سازی رباتیک
  • 77. ROS (Robot Operating System)
  • 78. Gazebo
  • 79. PyBullet
  • 80. Webots
  • 81. تست و اعتبارسنجی مدل‌های RL
  • 82. ملاحظات پیاده‌سازی در سخت‌افزار
  • 83. انتقال یادگیری از شبیه‌سازی به واقعیت
  • 84. چالش‌های انتقال یادگیری
  • 85. روش‌های کاهش شکاف شبیه‌سازی-واقعیت
  • 86. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده
  • 87. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
  • 88. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 89. مدیریت عدم قطعیت در MARL
  • 90. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خودمختار
  • 91. آینده یادگیری تقویتی در رباتیک صنعتی
  • 92. پژوهش‌های پیشرو در MARL
  • 93. کاربردهای نوظهور MARL
  • 94. راهنمای عملی برای پیاده‌سازی MARL
  • 95. منابع تکمیلی برای مطالعه بیشتر

📚 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.