, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی همکاری ربات‌ها با انسان در وظایف نگهداری

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 یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی همکاری ربات‌ها با انسان در وظایف نگهداری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف نگهداری و تعمیر

🎓 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. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. فضای حالت و عمل
  • 5. تابع پاداش و سیاست
  • 6. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 7. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 8. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 10. Q-Learning
  • 11. Deep Q-Networks (DQN)
  • 12. Policy Gradients
  • 13. Actor-Critic Methods
  • 14. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 15. مفاهیم اساسی MARL
  • 16. مدل‌های عامل-محیط در MARL
  • 17. همکاری و رقابت در MARL
  • 18. هماهنگی بین عامل‌ها
  • 19. یادگیری اشتراکی
  • 20. یادگیری با عامل‌های غیرهمکار
  • 21. بازی‌های جمعی و تعادلی
  • 22. تئوری بازی‌ها در MARL
  • 23. بهینه‌سازی همکاری ربات‌ها با انسان
  • 24. مدل‌سازی رفتار انسان
  • 25. یادگیری از انسان
  • 26. ارتباط انسان و ربات
  • 27. سیستم‌های تعاملی انسان و ربات
  • 28. وظایف نگهداری مشارکتی
  • 29. تقسیم وظایف
  • 30. تخصیص وظایف پویا
  • 31. برنامه‌ریزی مشترک
  • 32. یادگیری اولویت‌های انسان
  • 33. تنظیم رفتار ربات بر اساس بازخورد انسان
  • 34. یادگیری از مشاهدات انسان
  • 35. یادگیری از دستورات انسان
  • 36. یادگیری از خطاهای انسان
  • 37. یادگیری تقویتی برای تعامل انسان و ربات
  • 38. روش‌های MARL برای همکاری ربات-انسان
  • 39. یادگیری از طریق تقلید
  • 40. یادگیری از طریق پاداش‌دهی
  • 41. یادگیری از طریق پرسش و پاسخ
  • 42. یادگیری تقویتی برای ربات‌های همراه
  • 43. ربات‌های خانگی هوشمند
  • 44. ربات‌های مراقبت از سالمندان
  • 45. ربات‌های آموزشی
  • 46. ربات‌های صنعتی همکار
  • 47. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زمان‌بندی
  • 48. زمان‌بندی وظایف در محیط‌های پویا
  • 49. بهینه‌سازی استفاده از منابع
  • 50. مدیریت صف‌ها
  • 51. زمان‌بندی تولید
  • 52. زمان‌بندی لجستیک
  • 53. یادگیری تقویتی برای مسیریابی ربات‌ها
  • 54. مسیریابی در محیط‌های شلوغ
  • 55. مسیریابی ربات‌های انبار
  • 56. مسیریابی خودروهای خودران
  • 57. مسیریابی پهپادها
  • 58. یادگیری تقویتی برای کنترل ربات‌ها
  • 59. کنترل حرکتی ربات‌ها
  • 60. کنترل دست ربات‌ها
  • 61. کنترل ربات‌های انسان‌نما
  • 62. کنترل ربات‌های پرنده
  • 63. یادگیری تقویتی برای درک محیط
  • 64. نقشه‌برداری و مکان‌یابی همزمان (SLAM)
  • 65. تشخیص اشیاء
  • 66. تفسیر صحنه
  • 67. شناخت محیط‌های پیچیده
  • 68. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 69. تصمیم‌گیری در حضور نویز
  • 70. تصمیم‌گیری با اطلاعات ناقص
  • 71. تصمیم‌گیری در محیط‌های متغیر
  • 72. یادگیری تقویتی برای سازگاری ربات‌ها
  • 73. سازگاری با تغییرات محیطی
  • 74. سازگاری با تغییرات وظایف
  • 75. سازگاری با تغییرات کاربران
  • 76. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خودمختار
  • 77. استقلال در تصمیم‌گیری
  • 78. استقلال در عمل
  • 79. استقلال در یادگیری
  • 80. پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری تقویتی
  • 81. چارچوب‌های نرم‌افزاری MARL
  • 82. شبیه‌سازی محیط‌های رباتیک
  • 83. ارزیابی عملکرد سیستم‌های MARL
  • 84. چالش‌های عملیاتی MARL
  • 85. مقیاس‌پذیری در MARL
  • 86. پایداری در MARL
  • 87. تفسیرپذیری در MARL
  • 88. امنیت در سیستم‌های رباتیک هوشمند
  • 89. اخلاق در هوش مصنوعی و رباتیک
  • 90. کاربردها و آینده یادگیری تقویتی 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 یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی همکاری ربات‌ها با انسان در وظایف نگهداری”

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

پیمایش به بالا