سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدل‌سازی رفتار ربات‌های رنگ‌آمیزی با یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب مدل‌سازی رفتار ربات‌های رنگ‌آمیزی با یادگیری تقویتی چندعامله

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 مدل‌سازی رفتار ربات‌های رنگ‌آمیزی با یادگیری تقویتی چندعامله

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 در یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و اهمیت آن
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 6. مدل‌سازی مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 7. فضای حالت و فضای عمل
  • 8. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 9. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 10. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 11. تکامل Q-Learning به Deep Q-Networks (DQN)
  • 12. معماری شبکه‌های عصبی در DQN
  • 13. استفاده از حافظه تجربه (Experience Replay)
  • 14. نکات مهم در پیاده‌سازی DQN
  • 15. یادگیری با سیاست گرادیان (Policy Gradient Methods)
  • 16. الگوریتم REINFORCE
  • 17. Actor-Critic Methods
  • 18. تلفیق Actor و Critic
  • 19. الگوریتم A3C
  • 20. الگوریتم PPO
  • 21. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 22. مفاهیم کلیدی در MARL
  • 23. مشکلات و چالش‌های MARL
  • 24. مدل‌های همکاری و رقابت در MARL
  • 25. فضاهای حالت و عمل مشترک
  • 26. فضاهای حالت و عمل مستقل
  • 27. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر ارزش
  • 28. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر سیاست
  • 29. Cooperative MARL
  • 30. Independent Q-Learning (IQL)
  • 31. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 32. QMIX
  • 33. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 34. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 35. Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 36. تکنیک‌های CTDE
  • 37. کاربرد CTDE در رباتیک
  • 38. Competitive MARL
  • 39. Zero-Sum Games
  • 40. Nash Equilibrium
  • 41. تکنیک‌های یادگیری برای بازی‌های رقابتی
  • 42. Multi-Agent Reinforcement Learning for Robotics
  • 43. مدل‌سازی ربات‌های رنگ‌آمیزی
  • 44. مفاهیم رنگ‌آمیزی در رباتیک
  • 45. محیط شبیه‌سازی برای ربات‌های رنگ‌آمیزی
  • 46. تعریف وظیفه برای ربات‌های رنگ‌آمیزی
  • 47. تعیین تابع پاداش برای رنگ‌آمیزی
  • 48. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای رنگ‌آمیزی
  • 49. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی
  • 50. ارزیابی عملکرد ربات‌های رنگ‌آمیزی
  • 51. شبیه‌سازی پیشرفته برای ربات‌های رنگ‌آمیزی
  • 52. مدل‌سازی تعامل ربات‌ها در رنگ‌آمیزی
  • 53. بهینه‌سازی مسیر ربات‌های رنگ‌آمیزی
  • 54. مدیریت منابع در ربات‌های رنگ‌آمیزی
  • 55. اصول مهندسی نرم‌افزار در سیستم‌های رباتیک
  • 56. استانداردهای برنامه‌نویسی رباتیک
  • 57. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای رباتیک
  • 58. استفاده از کتابخانه‌های رباتیک
  • 59. مفاهیم پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 60. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 61. یادگیری تقویتی با پاداش منفی
  • 62. یادگیری تقویتی با هدف‌گذاری (Hindsight Experience Replay)
  • 63. یادگیری تقویتی با اکتشاف فعال
  • 64. مدل‌سازی جهان و یادگیری تقویتی
  • 65. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل
  • 66. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 67. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 68. انتقال یادگیری در یادگیری تقویتی
  • 69. یادگیری تقویتی برای وظایف پیچیده
  • 70. معماری‌های شبکه‌های عصبی عمیق پیشرفته
  • 71. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) در رباتیک
  • 72. شبکه‌های بازگشتی (RNN) در رباتیک
  • 73. شبکه‌های ترنسفورمر (Transformer) در رباتیک
  • 74. مدل‌سازی سیستم‌های چندعامله در رباتیک
  • 75. کاربرد یادگیری تقویتی در اتوماسیون صنعتی
  • 76. کاربرد یادگیری تقویتی در خودروهای خودران
  • 77. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 78. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی و رباتیک
  • 79. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 80. امنیت در سیستم‌های رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 81. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی سیستم‌های رباتیک
  • 82. ارزیابی جامع عملکرد سیستم‌های رباتیک
  • 83. آیندهٔ یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 84. نوآوری‌ها در حوزهٔ رباتیک رنگ‌آمیزی
  • 85. روش‌های نوین در مدل‌سازی رفتار ربات‌ها
  • 86. چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های چندعامله
  • 87. راهکارهای مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 88. تکنیک‌های بهبود کارایی در یادگیری تقویتی
  • 89. مطالعات موردی در رباتیک رنگ‌آمیزی
  • 90. برنامه‌ریزی بلندمدت در سیستم‌های رباتیک
  • 91. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 92. تحلیل ریسک در سیستم‌های رباتیک
  • 93. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ربات‌ها

📚 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.