, ,

کتاب کاربردهای نوین یادگیری تقویتی چندعامله در ربات‌های انسان‌نما: locomotion، manipulation و perception

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 کاربردهای نوین یادگیری تقویتی چندعامله در ربات‌های انسان‌نما: locomotion، manipulation و perception

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های انسان‌نما

🎓 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 رباتیک انسان‌نما
  • 3. معماری سیستم‌های رباتیک پیچیده
  • 4. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 5. یادگیری تقویتی با عامل تنها
  • 6. معادلات حاکم بر یادگیری تقویتی
  • 7. روش‌های مبتنی بر ارزش
  • 8. روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در RL
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی در RL
  • 12. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 13. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 14. مدل‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 15. همکاری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 16. رقابت در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 17. بازی‌های مجموع-صفر و مجموع-غیرصفر
  • 18. تعادل نش در بازی‌های چندعامله
  • 19. کاربردهای MARL در locomotion ربات‌ها
  • 20. کنترل حرکت ربات‌های انسان‌نما
  • 21. پایداری در locomotion رباتیک
  • 22. یادگیری راه رفتن با MARL
  • 23. یادگیری دویدن با MARL
  • 24. تنظیم وضعیت دینامیکی ربات
  • 25. کاربردهای MARL در manipulation ربات‌ها
  • 26. کنترل بازوی رباتیک
  • 27. گرفتن و رها کردن اشیاء
  • 28. یادگیری مهارت‌های پیچیده manipulation
  • 29. هماهنگی دست و چشم در ربات‌ها
  • 30. کاربردهای MARL در perception ربات‌ها
  • 31. شناسایی اشیاء با یادگیری عمیق
  • 32. درک صحنه در رباتیک
  • 33. تخمین عمق و فاصله
  • 34. تشخیص چهره و حالات چهره
  • 35. محیط‌های شبیه‌سازی برای MARL
  • 36. کار با PyBullet
  • 37. کار با MuJoCo
  • 38. کار با Isaac Gym
  • 39. طراحی تابع پاداش در MARL
  • 40. تنظیم هایپرپارامترها در MARL
  • 41. الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
  • 42. روش‌های مبتنی بر گرادیان سیاست در MARL
  • 43. روش‌های مبتنی بر مدل در MARL
  • 44. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 45. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 46. یادگیری تقویتی با پاداش کم
  • 47. یادگیری انتقال در MARL
  • 48. یادگیری federated در MARL
  • 49. امنیت و قابلیت اطمینان در MARL
  • 50. ربات‌های انسان‌نما و تعامل با انسان
  • 51. ملاحظات اخلاقی در رباتیک پیشرفته
  • 52. اصول دینامیک ربات‌های انسان‌نما
  • 53. مدل‌سازی سینماتیک ربات‌ها
  • 54. سیستم‌های کنترل فیدبک
  • 55. کنترل پیش‌بین مدل (MPC)
  • 56. فیلتر کالمن در رباتیک
  • 57. سیستم‌های ناوبری ربات‌ها
  • 58. مکان‌یابی و نقشه‌برداری همزمان (SLAM)
  • 59. بینایی ماشین در رباتیک
  • 60. پردازش سه‌بعدی تصاویر
  • 61. تفسیر داده‌های حسگرها
  • 62. یادگیری تقویتی عمیق از داده‌های خام
  • 63. تلفیق حسگرها در رباتیک
  • 64. کنترل حرکتی ربات‌ها
  • 65. یادگیری تقویتی برای کنترل حرکتی
  • 66. بهینه‌سازی مسیر ربات‌ها
  • 67. یادگیری تقویتی برای مسیریابی
  • 68. ربات‌های انسان‌نما در محیط‌های پویا
  • 69. هماهنگی بین ربات‌ها
  • 70. مدیریت منابع در سیستم‌های چندعامله
  • 71. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 72. مدل‌های احتمالی در MARL
  • 73. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی گراف
  • 74. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در MARL
  • 75. یادگیری تعاملی انسان و ربات
  • 76. سیستم‌های بازخورد انسان-ربات
  • 77. ارزیابی عملکرد سیستم‌های رباتیک
  • 78. معیارهای سنجش در MARL
  • 79. مطالعات موردی ربات‌های انسان‌نما
  • 80. ربات‌های انسان‌نما در صنعت
  • 81. ربات‌های انسان‌نما در خدمات
  • 82. ربات‌های انسان‌نما در مراقبت‌های بهداشتی
  • 83. آیندهٔ یادگیری تقویتی چندعامله
  • 84. چالش‌های پیش رو در MARL
  • 85. پیشرفت‌های اخیر در locomotion رباتیک
  • 86. پیشرفت‌های اخیر در manipulation رباتیک
  • 87. پیشرفت‌های اخیر در perception رباتیک
  • 88. کاربردهای عملی MARL در ربات‌های انسان‌نما
  • 89. اصول مهندسی نرم‌افزار برای رباتیک
  • 90. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های رباتیک
  • 91. مستندسازی در پروژه‌های رباتیک
  • 92. مدیریت پروژه در رباتیک
  • 93. ملاحظات امنیتی در ربات‌های متصل
  • 94. رویکردهای مقاوم در برابر خطا در MARL
  • 95. یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر مدل
  • 96. یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر عامل
  • 97. تحلیل حساسیت پارامترها در MARL
  • 98. مقایسه الگوریتم‌های MARL
  • 99. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خودمختار
  • 100. تحلیل رفتار عوامل در MARL

📚 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 کاربردهای نوین یادگیری تقویتی چندعامله در ربات‌های انسان‌نما: locomotion، manipulation و perception”

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

پیمایش به بالا