سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل هماهنگ پهپادها

کتاب مبانی یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل هماهنگ پهپادها

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 مبانی یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل هماهنگ پهپادها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل پهپادهای گروهی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
  • 2. مفاهیم پایه عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. یادگیری تقویتی تک عامله: مدل مارکوف تصمیم
  • 4. تابع ارزش و تابع اقدام-ارزش
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مقدار (Value-based)
  • 6. الگوریتم Q-Learning
  • 7. الگوریتم Deep Q-Network (DQN)
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-based)
  • 9. الگوریتم REINFORCE
  • 10. الگوریتم Actor-Critic
  • 11. یادگیری تقویتی چند عامله (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 12. مفاهیم پایه در MARL: عامل‌ها، محیط مشترک، ارتباطات
  • 13. چالش‌های MARL: عدم ایستایی، پیچیدگی حالت-اقدام
  • 14. رویکردهای هماهنگ‌سازی در MARL
  • 15. یادگیری تقویتی متمرکز-داده‌محور (Centralized Training, Decentralized Execution - CTDE)
  • 16. یادگیری تقویتی کاملاً متمرکز (Fully Centralized)
  • 17. یادگیری تقویتی کاملاً غیرمتمرکز (Fully Decentralized)
  • 18. مدل‌های ارتباطی بین عامل‌ها در MARL
  • 19. ارتباطات مبتنی بر پیام (Message-based Communication)
  • 20. ارتباطات مبتنی بر حافظه مشترک (Shared Memory)
  • 21. اهمیت هماهنگی در کنترل گروهی پهپادها
  • 22. کاربردهای کنترل هماهنگ پهپادها در ماموریت‌های نظامی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 23. کاربردهای کنترل هماهنگ پهپادها در نظارت و پایش (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 24. کاربردهای کنترل هماهنگ پهپادها در جستجو و نجات (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 25. کاربردهای کنترل هماهنگ پهپادها در حمل و نقل هوشمند (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 26. مدل‌سازی محیط برای کنترل گروهی پهپادها
  • 27. مدل‌سازی دینامیک پهپادها (حرکت، سنسورها)
  • 28. مدل‌سازی تعاملات بین پهپادها
  • 29. مدل‌سازی تعاملات پهپادها با محیط
  • 30. طراحی تابع پاداش برای هماهنگی پهپادها
  • 31. پاداش‌های مبتنی بر دستیابی به هدف
  • 32. پاداش‌های مبتنی بر اجتناب از برخورد
  • 33. پاداش‌های مبتنی بر بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 34. پاداش‌های مبتنی بر پوشش منطقه
  • 35. طراحی معماری شبکه‌های عصبی برای عامل‌های MARL
  • 36. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصاویر
  • 37. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش توالی‌ها
  • 38. شبکه‌های عصبی توجه (Attention Networks)
  • 39. پیاده‌سازی الگوریتم DQN برای کنترل هماهنگ پهپادها
  • 40. پیاده‌سازی الگوریتم Actor-Critic برای کنترل هماهنگ پهپادها
  • 41. استفاده از CTDE در پیاده‌سازی‌های عملی
  • 42. الگوریتم MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 43. الگوریتم QMIX
  • 44. الگوریتم VDN (Value Decomposition Networks)
  • 45. شبیه‌سازی محیط کنترل پهپادها
  • 46. استفاده از شبیه‌سازهای استاندارد (مانند Gazebo, AirSim)
  • 47. طراحی سناریوهای شبیه‌سازی برای ارزیابی
  • 48. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 49. معیارهای ارزیابی: نرخ موفقیت، زمان انجام ماموریت، مصرف انرژی
  • 50. تحلیل حساسیت به پارامترهای الگوریتم
  • 51. تحلیل حساسیت به تعداد عامل‌ها
  • 52. تحلیل حساسیت به پیچیدگی محیط
  • 53. روش‌های افزایش پایداری در یادگیری MARL
  • 54. تکنیک‌های نمونه‌برداری و تکرار تجربه (Experience Replay)
  • 55. نرمال‌سازی حالت و پاداش
  • 56. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 57. تکنیک‌های جلوگیری از همگرایی زودرس (Exploration Strategies)
  • 58. استفاده از تابع پاداش تفکیک‌پذیر (Shaped Rewards)
  • 59. تقویت یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 60. کاربرد تقلید از اپراتورهای انسانی ماهر
  • 61. استفاده از داده‌های ضبط شده برای آموزش
  • 62. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based Reinforcement Learning)
  • 63. یادگیری مدل محیط
  • 64. استفاده از مدل آموخته شده برای برنامه‌ریزی
  • 65. مقایسه رویکردهای مدل-آزاد و مدل-مبتنی در MARL
  • 66. امنیت در سیستم‌های کنترل هماهنگ پهپادها
  • 67. مقابله با حملات سایبری (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 68. حفاظت از داده‌های ارسالی بین عامل‌ها
  • 69. اعتبارسنجی و احراز هویت عامل‌ها
  • 70. مدیریت خطای عامل‌ها و بازیابی سیستم
  • 71. پیاده‌سازی مکانیزم‌های تحمل خطا
  • 72. توزیع وظایف در صورت خرابی یک عامل
  • 73. برنامه‌ریزی مسیر برای گروهی از پهپادها
  • 74. الگوریتم‌های برنامه‌ریزی مسیر در محیط‌های پویا
  • 75. بهینه‌سازی مسیر با در نظر گرفتن محدودیت‌های گروهی
  • 76. مدیریت ترافیک هوایی پهپادها
  • 77. قوانین و مقررات پرواز پهپادها در ایران (با تأکید بر چارچوب رسمی)
  • 78. ملاحظات اخلاقی در استفاده از پهپادها (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 79. آینده‌پژوهی در حوزه یادگیری تقویتی چندعامله برای پهپادها
  • 80. کاربردهای پیشرفته در صنایع دفاعی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 81. کاربردهای پیشرفته در مدیریت بحران (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 82. کاربردهای پیشرفته در رباتیک هوشمند
  • 83. تحلیل مقایسه‌ای الگوریتم‌های جدید در MARL
  • 84. مروری بر آخرین مقالات و تحقیقات علمی
  • 85. پروژه‌های عملی و کاربردی در حوزه کنترل هماهنگ پهپادها
  • 86. طراحی یک سیستم کنترلی ساده برای گروهی از پهپادها
  • 87. پیاده‌سازی یک ماموریت شبیه‌سازی شده
  • 88. ارزیابی نتایج و تحلیل عملکرد
  • 89. چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های بزرگ
  • 90. روش‌های بهبود مقیاس‌پذیری با استفاده از معماری‌های توزیع شده
  • 91. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 92. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 93. تطبیق با محیط‌های جدید با داده‌های کم
  • 94. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف انرژی پهپادها
  • 95. مدیریت شارژ و دشارژ باتری
  • 96. برنامه‌ریزی ماموریت با اولویت‌بندی مصرف انرژی
  • 97. یادگیری تقویتی برای وظایف پیچیده هماهنگ‌سازی
  • 98. وظایف تشکیل آرایش‌های خاص
  • 99. وظایف پوشش متغیر مناطق
  • 100. وظایف جستجوی هوشمند با همکاری عامل‌ها

📚 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.