سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله پیشرفته: کنترل هماهنگ ربات‌های کاوشگر زیرزمینی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله پیشرفته: کنترل هماهنگ ربات‌های کاوشگر زیرزمینی

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 پیشرفته: کنترل هماهنگ ربات‌های کاوشگر زیرزمینی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف بازرسی و تعمیر سازه‌های زیرزمینی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 3. مفهوم عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و سیاست عامل
  • 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. حل MDP ها با برنامه‌ریزی پویا
  • 7. روش‌های مونت کارلو در یادگیری تقویتی
  • 8. یادگیری تفاضل زمانی (TD Learning)
  • 9. الگوریتم Q-Learning
  • 10. الگوریتم SARSA
  • 11. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 12. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 13. تابع ارزش عمیق (Deep Q-Network - DQN)
  • 14. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 15. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 16. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 17. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 18. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 19. محیط‌های چندعامله
  • 20. همکاری و رقابت در MARL
  • 21. مدل‌های حاکم بر محیط‌های چندعامله
  • 22. بازی‌های جمعی و بازی‌های غیرجمع
  • 23. مفاهیم نظریه بازی‌ها در MARL
  • 24. تعادل نش
  • 25. معادلات بِلْمَن در بازی‌های جمعی
  • 26. نکته‌گیری از همبستگی متقابل در MARL
  • 27. حالت مشترک (Joint Action) و حالت مشترک مشاهده شده (Joint Observation)
  • 28. روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Training)
  • 29. روش‌های مبتنی بر عامل توزیع شده (Decentralized Execution)
  • 30. روش‌های مبتنی بر مربی (Critic) مرکزی
  • 31. یادگیری تقویتی با عامل مرکزی و عامل‌های پیرو
  • 32. الگوریتم MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 33. یادگیری تقویتی با ارتباطات بین عامل‌ها
  • 34. مکانیسم‌های توجه در ارتباطات
  • 35. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در MARL
  • 36. کنترل هماهنگ ربات‌های کاوشگر زیرزمینی
  • 37. مدل‌سازی ربات‌های کاوشگر زیرزمینی
  • 38. محیط شبیه‌سازی ربات‌های کاوشگر زیرزمینی
  • 39. سناریوهای کاوش در محیط‌های زیرزمینی
  • 40. تعریف تابع پاداش برای کاوش زیرزمینی
  • 41. مدیریت منابع در ربات‌های کاوشگر
  • 42. مسیریابی بهینه برای ربات‌های کاوشگر
  • 43. تخصیص وظایف بین ربات‌های کاوشگر
  • 44. مدل‌سازی عدم قطعیت در محیط‌های زیرزمینی
  • 45. حسگرها و داده‌های حسگر در ربات‌های کاوشگر
  • 46. فیلتر کالمن و فیلتر ذرات برای تخمین موقعیت
  • 47. تشخیص موانع و شناسایی ناهمواری‌ها
  • 48. برنامه‌ریزی مسیر با در نظر گرفتن موانع
  • 49. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای مسیریابی
  • 50. یادگیری سیاست برای حرکت ربات‌ها
  • 51. هماهنگی گروهی ربات‌ها در کاوش
  • 52. استراتژی‌های همکاری برای پوشش منطقه
  • 53. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای هماهنگی
  • 54. ارزیابی عملکرد سیستم رباتیک
  • 55. معیارهای موفقیت در کاوش زیرزمینی
  • 56. شبیه‌سازی سناریوهای پیچیده کاوش
  • 57. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 58. تطبیق‌پذیری سیستم با تغییرات محیطی
  • 59. یادگیری تقویتی برای کاوش در غارها
  • 60. یادگیری تقویتی برای کاوش در تونل‌ها
  • 61. یادگیری تقویتی برای کاوش در معادن
  • 62. مدیریت انرژی ربات‌ها در مأموریت‌های طولانی
  • 63. ارتباطات بین ربات‌ها در محیط‌های محدود
  • 64. تقویت یادگیری برای افزایش سرعت کاوش
  • 65. یادگیری تقویتی برای کشف منابع زیرزمینی
  • 66. یادگیری تقویتی برای نگاشت سه‌بعدی محیط‌های زیرزمینی
  • 67. مدل‌سازی دینامیک حرکت ربات‌ها
  • 68. کنترل پیشرفته ربات‌های کاوشگر
  • 69. یادگیری تقویتی برای جلوگیری از برخورد ربات‌ها
  • 70. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 71. یادگیری تقویتی برای مسیریابی در غیاب GPS
  • 72. یادگیری تقویتی برای اکتشاف خودکار مناطق ناشناخته
  • 73. یادگیری تقویتی برای تشکیل صف ربات‌ها
  • 74. یادگیری تقویتی برای تقسیم وظایف پویا
  • 75. یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک ربات‌ها
  • 76. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زاویه دید حسگرها
  • 77. یادگیری تقویتی برای انتخاب بهترین مسیر کاوش
  • 78. یادگیری تقویتی برای مدیریت عدم قطعیت حسگرها
  • 79. یادگیری تقویتی برای تنظیم پارامترهای حرکت ربات
  • 80. یادگیری تقویتی برای بهبود دقت نقشه‌برداری
  • 81. یادگیری تقویتی برای کاوش در شرایط اضطراری
  • 82. یادگیری تقویتی برای تخصیص پویای پهنای باند ارتباطی
  • 83. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف
  • 84. یادگیری تقویتی برای کاهش خطا در تخمین موقعیت
  • 85. یادگیری تقویتی برای افزایش پوشش منطقه کاوش
  • 86. یادگیری تقویتی برای یادگیری الگوهای حرکتی بهینه
  • 87. یادگیری تقویتی برای تعامل ربات‌ها با اشیاء
  • 88. یادگیری تقویتی برای یادگیری استراتژی‌های پیچیده
  • 89. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف توان پردازشی
  • 90. یادگیری تقویتی برای یادگیری از تجربیات گذشته
  • 91. یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک در کاوش
  • 92. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زمان مأموریت
  • 93. یادگیری تقویتی برای افزایش استقلال ربات‌ها
  • 94. یادگیری تقویتی برای کاوش در محیط‌های متغیر
  • 95. یادگیری تقویتی برای یادگیری هماهنگی با محیط
  • 96. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی الگوریتم‌های اکتشاف

📚 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.