سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای خودمختاری ربات‌های بازرس پل

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای خودمختاری ربات‌های بازرس پل

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 چندعامله برای خودمختاری ربات‌های بازرس پل

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف بازرسی و تعمیر پل‌های مرتفع

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه‌ای بر رباتیک بازرسی پل
  • 3. مفاهیم عامل و محیط
  • 4. مدل‌سازی پویایی پل
  • 5. حسگرها و جمع‌آوری داده
  • 6. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 7. انواع معماری‌های MARL
  • 8. تکنیک‌های یادگیری عمیق در MARL
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 11. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 12. معماری‌های عامل-منتقد
  • 13. یادگیری سیاست گرادیان
  • 14. یادگیری ارزش-فعلی
  • 15. یادگیری actor-critic
  • 16. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 17. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 18. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 19. الگوریتم DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 20. الگوریتم TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 21. الگوریتم SAC (Soft Actor-Critic)
  • 22. مسائل هماهنگی در MARL
  • 23. تکامل هماهنگ عامل‌ها
  • 24. یادگیری همکاری
  • 25. یادگیری رقابتی
  • 26. یادگیری مختلط (همکاری و رقابت)
  • 27. یادگیری ارتباطات بین عامل‌ها
  • 28. مکانیسم‌های توجه مشترک
  • 29. یادگیری مبتنی بر پیام
  • 30. نظریه بازی‌ها در MARL
  • 31. تعادل نش
  • 32. بهینه‌سازی جمعی
  • 33. مسائل تخصیص وظیفه
  • 34. مدیریت منابع مشترک
  • 35. طراحی تابع پاداش در MARL
  • 36. مشکل هماهنگی پاداش
  • 37. پاداش‌های پراکنده
  • 38. پاداش‌های مبتنی بر مشاهده
  • 39. یادگیری از طریق مشاهده (Imitation Learning)
  • 40. یادگیری تقویتی مبتنی بر مشاهده
  • 41. یادگیری مبتنی بر مدل
  • 42. یادگیری بدون مدل
  • 43. یادگیری اکتشافی
  • 44. مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 45. یادگیری تقویتی مقاوم
  • 46. امنیت در سیستم‌های MARL
  • 47. تشخیص رفتار مخرب عامل‌ها
  • 48. حفاظت در برابر حملات
  • 49. یادگیری تقویتی برای ربات‌های بازرس
  • 50. مدل‌سازی رفتار ربات بازرس
  • 51. محدودیت‌های ربات بازرس
  • 52. طراحی وظایف بازرسی
  • 53. برنامه‌ریزی مسیر برای ربات بازرس
  • 54. بهینه‌سازی پوشش بازرسی
  • 55. مدیریت انرژی ربات بازرس
  • 56. تشخیص خودکار عیوب پل
  • 57. طبقه‌بندی عیوب پل
  • 58. مکان‌یابی عیوب پل
  • 59. ارزیابی شدت عیوب پل
  • 60. تولید گزارش بازرسی خودکار
  • 61. مستندسازی عیوب پل
  • 62. پیشنهاد اقدامات اصلاحی
  • 63. شبیه‌سازی محیط بازرسی پل
  • 64. توسعه محیط شبیه‌سازی
  • 65. اعتبارسنجی مدل شبیه‌سازی
  • 66. ارزیابی عملکرد سیستم MARL
  • 67. سناریوهای بازرسی مختلف
  • 68. تست در شرایط محیطی متغیر
  • 69. تحلیل نتایج و مقایسه با روش‌های مرسوم
  • 70. بهبود مدل‌های یادگیری
  • 71. تنظیم ابرپارامترها
  • 72. تکنیک‌های تنظیم مدل
  • 73. کاربرد چارچوب‌های یادگیری عمیق
  • 74. TensorFlow
  • 75. PyTorch
  • 76. کتابخانه‌های MARL
  • 77. OpenAI Baselines
  • 78. RLlib
  • 79. پیاده‌سازی عملی سیستم
  • 80. نصب و پیکربندی نرم‌افزار
  • 81. آموزش مدل‌ها
  • 82. اعمال مدل‌های آموزش‌دیده در محیط واقعی
  • 83. نگهداری و به‌روزرسانی سیستم
  • 84. اخلاق در رباتیک و هوش مصنوعی
  • 85. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 86. تأثیر بر نیروی کار
  • 87. حریم خصوصی داده‌ها
  • 88. قابلیت اطمینان و ایمنی سیستم‌ها
  • 89. استانداردهای فنی در رباتیک بازرسی
  • 90. قوانین و مقررات مربوط به بازرسی پل
  • 91. چارچوب‌های قانونی و شرعی در فناوری
  • 92. ارزیابی ریسک در سیستم‌های خودکار
  • 93. مدیریت دانش در پروژه‌های رباتیک
  • 94. توسعه پایدار در حوزه زیرساخت
  • 95. نوآوری در حوزه بازرسی و نگهداری پل
  • 96. مطالعات موردی موفق در رباتیک بازرسی
  • 97. چالش‌های آینده در خودمختاری ربات‌ها
  • 98. پیش‌بینی روندها در هوش مصنوعی
  • 99. همکاری بین‌المللی در استانداردسازی رباتیک

📚 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.