سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی رباتیک با یادگیری تقویتی: کنترل وظایف کامپوزیت

کتاب مهندسی رباتیک با یادگیری تقویتی: کنترل وظایف کامپوزیت

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 مهندسی رباتیک با یادگیری تقویتی: کنترل وظایف کامپوزیت

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف برش و شکل‌دهی دقیق بر روی مواد کامپوزیتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر رباتیک و یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 4. فرآیند یادگیری تقویتی
  • 5. انواع یادگیری تقویتی: مدلی و بدون مدل
  • 6. یادگیری تقویتی بدون مدل: Q-Learning
  • 7. الگوریتم Q-Learning
  • 8. نمونه‌سازی Q-Learning
  • 9. بهبود Q-Learning: Deep Q-Networks (DQN)
  • 10. معماری شبکه‌های عصبی در DQN
  • 11. تجربه بازپخش (Experience Replay) در DQN
  • 12. شبکه‌های هدف (Target Networks) در DQN
  • 13. پیشرفت‌های DQN: Double DQN
  • 14. پیشرفت‌های DQN: Dueling DQN
  • 15. یادگیری تقویتی بدون مدل: Policy Gradients
  • 16. مبانی Policy Gradients
  • 17. الگوریتم REINFORCE
  • 18. محدودیت‌های REINFORCE
  • 19. بهبود Policy Gradients: Actor-Critic Methods
  • 20. معماری Actor-Critic
  • 21. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 22. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 23. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 24. مبانی PPO
  • 25. پیاده‌سازی PPO
  • 26. یادگیری تقویتی با مدل: Dynamic Programming
  • 27. مبانی Dynamic Programming
  • 28. الگوریتم Value Iteration
  • 29. الگوریتم Policy Iteration
  • 30. کاربرد Dynamic Programming در رباتیک
  • 31. مدل‌سازی محیط رباتیک
  • 32. مدل‌های حالت-فضای رباتیک
  • 33. مدل‌های دینامیکی رباتیک
  • 34. مدل‌های سنسور رباتیک
  • 35. مدل‌های عامل رباتیک
  • 36. کنترل وظایف کامپوزیت در رباتیک
  • 37. مفهوم وظایف کامپوزیت
  • 38. تجزیه وظایف پیچیده به وظایف ساده‌تر
  • 39. یادگیری سلسله مراتبی در رباتیک
  • 40. مبانی یادگیری سلسله مراتبی
  • 41. معماری سلسله مراتبی برای رباتیک
  • 42. ترکیب وظایف در سطوح مختلف سلسله مراتب
  • 43. تشخیص و انتخاب وظایف مناسب
  • 44. استفاده از یادگیری تقویتی برای یادگیری وظایف
  • 45. یادگیری تقویتی برای یادگیری وظایف پایه
  • 46. یادگیری تقویتی برای یادگیری وظایف سطح بالاتر
  • 47. یادگیری تقویتی برای هماهنگی وظایف
  • 48. کاربردها در رباتیک صنعتی
  • 49. ربات‌های انبارداری و لجستیک
  • 50. ربات‌های مونتاژ و تولید
  • 51. ربات‌های بازرسی و نگهداری
  • 52. ربات‌های خودران در محیط‌های صنعتی
  • 53. کاربردها در رباتیک خدماتی
  • 54. ربات‌های خانگی
  • 55. ربات‌های مراقبت از سالمندان
  • 56. ربات‌های کمک‌کننده در محیط‌های عمومی
  • 57. ربات‌های کاوشگر در محیط‌های ناشناخته
  • 58. کاربردها در رباتیک پزشکی
  • 59. ربات‌های جراح
  • 60. ربات‌های توانبخشی
  • 61. ربات‌های تشخیصی
  • 62. ربات‌های انتقال دارو
  • 63. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 64. ایمنی در سیستم‌های رباتیک مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 65. قابلیت اطمینان و پایداری
  • 66. تفسیرپذیری تصمیمات ربات
  • 67. نیاز به داده‌های فراوان
  • 68. شبیه‌سازی و انتقال به دنیای واقعی (Sim-to-Real)
  • 69. روش‌های بهبود انتقال Sim-to-Real
  • 70. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 71. مبانی یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 72. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 73. کاربردها در رباتیک چند عاملی
  • 74. هماهنگی ربات‌ها در وظایف گروهی
  • 75. حل تعارض بین ربات‌ها
  • 76. یادگیری تقویتی برای هدایت ربات‌ها
  • 77. یادگیری تقویتی برای ناوبری ربات‌ها
  • 78. یادگیری تقویتی برای گرفتن اشیاء
  • 79. یادگیری تقویتی برای دستکاری اشیاء
  • 80. یادگیری تقویتی برای تعامل با انسان
  • 81. ارزیابی عملکرد ربات‌ها
  • 82. معیارهای ارزیابی در یادگیری تقویتی
  • 83. تست و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 84. ملاحظات اخلاقی در رباتیک
  • 85. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های رباتیک
  • 86. تأثیر رباتیک بر اشتغال
  • 87. امنیت سایبری در سیستم‌های رباتیک
  • 88. پیشرفت‌های آینده در رباتیک و یادگیری تقویتی
  • 89. ربات‌های تطبیق‌پذیر و خودبهبود
  • 90. هوش مصنوعی عمومی در رباتیک
  • 91. ربات‌های با قابلیت درک عمیق محیط
  • 92. همکاری انسان و ربات در سطح پیشرفته
  • 93. فناوری‌های نوین در سنسورها و عملگرها

📚 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.