سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: راهنمای جامع برای توسعه‌دهندگان رباتیک صنعتی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: راهنمای جامع برای توسعه‌دهندگان رباتیک صنعتی

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: راهنمای جامع برای توسعه‌دهندگان رباتیک صنعتی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف نگهداری و تعمیر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. مدل‌های عامل منفرد در مقابل چندعامله
  • 5. فضای حالت و عمل در سیستم‌های چندعامله
  • 6. تابع پاداش و تعریف اهداف
  • 7. یادگیری مبتنی بر مدل در مقابل بدون مدل
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 9. یادگیری Q
  • 10. یادگیری Deep Q-Networks (DQN)
  • 11. یادگیری Policy Gradient
  • 12. الگوریتم Actor-Critic
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 14. چالش‌های اصلی در MARL
  • 15. مشاهده‌پذیری محدود و عدم قطعیت
  • 16. ناهمگنی عامل‌ها و اهداف
  • 17. توزیع و هماهنگی عامل‌ها
  • 18. رقابت و همکاری بین عامل‌ها
  • 19. مدل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 20. مدل‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized)
  • 21. مدل‌های مبتنی بر عامل توزیع‌شده (Decentralized)
  • 22. مدل‌های ترکیبی (Centralized Training, Decentralized Execution)
  • 23. الگوریتم‌های MARL پیشرفته
  • 24. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 25. QMIX (Q-learning with Mixing Networks)
  • 26. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 27. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 28. RL-based Coordination Strategies
  • 29. Communication Learning in MARL
  • 30. Multi-Agent Reinforcement Learning for Robotics
  • 31. کاربرد MARL در رباتیک صنعتی
  • 32. کنترل ربات‌های موازی
  • 33. هماهنگی ربات‌های انبارداری
  • 34. بهینه‌سازی مسیر ربات‌ها
  • 35. تشخیص و جلوگیری از برخورد ربات‌ها
  • 36. یادگیری وظایف مشترک توسط ربات‌ها
  • 37. ربات‌های خودمختار در محیط‌های پویا
  • 38. تطبیق‌پذیری ربات‌ها با تغییرات محیطی
  • 39. یادگیری همکاری برای انجام وظایف پیچیده
  • 40. بهینه‌سازی تخصیص وظایف به ربات‌ها
  • 41. مدل‌سازی رفتار ربات‌های همکار
  • 42. یادگیری از طریق مشاهده در رباتیک
  • 43. یادگیری با تقابل در رباتیک
  • 44. یادگیری پاداش از طریق بازخورد انسانی
  • 45. یادگیری تقویتی برای ربات‌های انسان‌نما
  • 46. کاربرد MARL در سیستم‌های تولید هوشمند
  • 47. مدیریت زنجیره تأمین با رباتیک
  • 48. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 49. ربات‌های انطباق‌پذیر در خطوط تولید
  • 50. نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه با رباتیک
  • 51. کنترل کیفیت خودکار با رباتیک
  • 52. شبیه‌سازی محیط‌های رباتیک صنعتی
  • 53. طراحی محیط‌های آموزشی برای رباتیک
  • 54. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 55. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 56. تست و اعتبارسنجی الگوریتم‌ها
  • 57. انتقال یادگیری بین وظایف رباتیک
  • 58. یادگیری تقویتی در رباتیک با محدودیت منابع
  • 59. بهینه‌سازی مصرف انرژی ربات‌ها
  • 60. مدیریت حافظه در عامل‌های رباتیک
  • 61. کاهش پیچیدگی محاسباتی در MARL
  • 62. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 63. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 64. تقویت یادگیری با تکنیک‌های پیشرفته
  • 65. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 66. یادگیری تقویتی با اکتشاف هدفمند
  • 67. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 68. یادگیری تقویتی برای ربات‌های جمعی (Swarm Robotics)
  • 69. هماهنگی ربات‌های کوچک در مقیاس بزرگ
  • 70. کاربردهای رباتیک جمعی در صنعت
  • 71. مدل‌سازی و کنترل رفتار ربات‌های جمعی
  • 72. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خودکار
  • 73. هدایت خودکار وسایل نقلیه صنعتی
  • 74. ربات‌های خودکار در انبارها و بنادر
  • 75. ایمنی در سیستم‌های رباتیک خودکار
  • 76. قابلیت اطمینان در سیستم‌های MARL
  • 77. روش‌های تضمین امنیت در رباتیک
  • 78. تحلیل رفتار عامل‌های یادگیرنده
  • 79. تفسیرپذیری در مدل‌های MARL
  • 80. ملاحظات اخلاقی در رباتیک هوشمند
  • 81. قوانین و مقررات مربوط به رباتیک در ایران
  • 82. استانداردهای فنی در رباتیک صنعتی
  • 83. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در 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.