سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی عمیق چندعامله: استراتژی‌های نوین برای کنترل ربات‌های پرداخت‌کننده سطوح منحنی

کتاب یادگیری تقویتی عمیق چندعامله: استراتژی‌های نوین برای کنترل ربات‌های پرداخت‌کننده سطوح منحنی

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 عمیق چندعامله: استراتژی‌های نوین برای کنترل ربات‌های پرداخت‌کننده سطوح منحنی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف پرداختن به سطوح منحنی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی
  • 4. محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 5. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 6. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی
  • 7. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 8. یادگیری تقویتی عمیق
  • 9. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای داده‌های تصویری
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های ترتیبی
  • 12. معماری‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 13. Deep Q-Networks (DQN)
  • 14. Double DQN
  • 15. Dueling DQN
  • 16. Prioritized Experience Replay
  • 17. Actor-Critic Methods
  • 18. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 19. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 20. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 21. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 22. REINFORCE algorithm
  • 23. Monte Carlo Policy Gradient
  • 24. Temporal Difference (TD) Learning
  • 25. SARSA
  • 26. Q-Learning
  • 27. Off-policy vs On-policy learning
  • 28. Multi-agent Reinforcement Learning (MARL)
  • 29. مروری بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 30. انواع تعامل بین عامل‌ها
  • 31. همکاری بین عامل‌ها
  • 32. رقابت بین عامل‌ها
  • 33. یادگیری با عامل‌های نیمه‌مستقل
  • 34. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 35. Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 36. Independent Q-Learning (IQL)
  • 37. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 38. QMIX
  • 39. MADDPG
  • 40. COMA
  • 41. اتصال سطوح منحنی در رباتیک
  • 42. مدل‌سازی رباتیک پرداخت‌کننده سطوح منحنی
  • 43. فیزیک ربات‌های پرداخت‌کننده سطوح منحنی
  • 44. حسگرها و عملگرهای رباتیک
  • 45. کنترل رباتیک با یادگیری تقویتی
  • 46. طراحی تابع پاداش برای کنترل رباتیک
  • 47. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی عمیق برای رباتیک
  • 48. آموزش عامل‌ها برای ناوبری در سطوح منحنی
  • 49. کنترل دقیق موقعیت و جهت‌گیری ربات
  • 50. بهینه‌سازی مسیر حرکت ربات
  • 51. یادگیری استراتژی‌های جدید برای کنترل ربات
  • 52. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک
  • 53. هماهنگی ربات‌ها در انجام وظایف پیچیده
  • 54. حل مسائل هماهنگی ترافیک ربات‌ها
  • 55. مدیریت منابع در ربات‌های چندعامله
  • 56. یادگیری رفتار اقتصادی ربات‌ها
  • 57. بهینه‌سازی تخصیص وظایف به ربات‌ها
  • 58. استراتژی‌های یادگیری برای محیط‌های پویا
  • 59. یادگیری از تجربیات گذشته
  • 60. تعمیم‌پذیری مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 61. انتقال یادگیری در رباتیک چندعامله
  • 62. یادگیری تقویتی برای ربات‌های انسان‌نما
  • 63. کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله
  • 64. رباتیک صنعتی و تولید
  • 65. وسایل نقلیه خودران
  • 66. سیستم‌های توزیع‌شده هوشمند
  • 67. شبکه‌های انرژی هوشمند
  • 68. مدیریت زنجیره تأمین
  • 69. ربات‌های امداد و نجات
  • 70. سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
  • 71. بازی‌های ویدئویی و شبیه‌سازی‌ها
  • 72. پژوهش‌های آینده در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 73. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 74. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 75. ایمنی و قابلیت اطمینان در سیستم‌های رباتیک
  • 76. اخلاق در هوش مصنوعی رباتیک
  • 77. یادگیری تقویتی با داده‌های واقعی
  • 78. شبیه‌سازی و دنیای واقعی
  • 79. پایان‌نامه و پروژه‌های کاربردی
  • 80. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در رباتیک
  • 81. بهبود پایداری کنترل رباتیک
  • 82. یادگیری از اشتباهات ربات‌ها
  • 83. استراتژی‌های نوآورانه برای کنترل
  • 84. کنترل رباتیک با توجه به محدودیت‌های فیزیکی
  • 85. بهینه‌سازی مصرف انرژی ربات‌ها
  • 86. یادگیری تقویتی برای ربات‌های همکاری‌کننده
  • 87. توسعه الگوریتم‌های جدید برای MARL
  • 88. بهبود کارایی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 89. مطالعات موردی در رباتیک چندعامله
  • 90. آینده رباتیک با یادگیری تقویتی
  • 91. تحلیل رقابتی عامل‌ها در رباتیک
  • 92. یادگیری همکاری در ربات‌های با اهداف متفاوت
  • 93. نقش یادگیری تقویتی در اتوماسیون صنعتی
  • 94. پیشرفت‌های اخیر در کنترل رباتیک
  • 95. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خودمختار
  • 96. تکنیک‌های پیشرفته در بهینه‌سازی پاداش
  • 97. مدیریت عدم قطعیت در محیط‌های رباتیک
  • 98. یادگیری تقویتی برای ربات‌های پرنده
  • 99. کاربرد در سیستم‌های لجستیک هوشمند
  • 100. بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی

📚 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.