سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های حفار: کاربرد در ربات‌های فرمانده (در صورت کاربرد)

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های حفار: کاربرد در ربات‌های فرمانده (در صورت کاربرد)

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 ربات‌های حفار: کاربرد در ربات‌های فرمانده (در صورت کاربرد)

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های حفاری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم عامل و محیط
  • 3. حالت، عمل و پاداش
  • 4. تابع ارزش و سیاست
  • 5. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 6. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 7. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 8. مدل محیط: دینامیک و پاداش
  • 9. یادگیری سیاست
  • 10. یادگیری ارزش
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری ارزش
  • 12. سادگی و پیچیدگی در الگوریتم‌ها
  • 13. جداول Q
  • 14. به‌روزرسانی Q-learning
  • 15. یادگیری SARSA
  • 16. تفاوت Q-learning و SARSA
  • 17. یادگیری تقویتی عمیق
  • 18. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 19. توابع فعال‌سازی
  • 20. بهینه‌سازی وزن‌ها
  • 21. Gradient Descent
  • 22. Backpropagation
  • 23. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 24. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 25. یادگیری تقویتی چندعامله
  • 26. مفاهیم عامل‌های متعدد
  • 27. تعامل عامل‌ها
  • 28. فضاهای حالت و عمل مشترک
  • 29. فضاهای حالت و عمل مجزا
  • 30. مسائل همکاری و رقابت
  • 31. مدل‌های چندعامله
  • 32. بازی‌های غیرهمکارانه
  • 33. تعادل نش
  • 34. بازی‌های همکارانه
  • 35. ارزش مشترک
  • 36. یادگیری مشترک
  • 37. یادگیری مبتنی بر عامل مرکزی
  • 38. یادگیری مبتنی بر عامل غیرمتمرکز
  • 39. معماری‌های یادگیری چندعامله
  • 40. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در چندعامله
  • 41. یادگیری تقویتی برای ربات‌های حفار
  • 42. مقدمه‌ای بر رباتیک حفاری
  • 43. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 44. شناسایی خاک و محیط حفاری
  • 45. مدل‌سازی دینامیک حفار
  • 46. طراحی سیاست حفاری بهینه
  • 47. بهبود کارایی حفاری
  • 48. کاهش مصرف انرژی
  • 49. مدیریت ابزار حفاری
  • 50. تطبیق با شرایط متغیر خاک
  • 51. یادگیری تقویتی برای ربات‌های فرمانده
  • 52. مفهوم فرماندهی رباتیک
  • 53. نقش یادگیری تقویتی در فرماندهی
  • 54. هماهنگی ربات‌های حفار
  • 55. تصمیم‌گیری در سطح بالا
  • 56. برنامه‌ریزی وظایف
  • 57. تخصیص منابع
  • 58. مدیریت گروه ربات‌ها
  • 59. ارتباطات بین ربات‌ها
  • 60. تشخیص و جلوگیری از برخورد
  • 61. یادگیری سیاست فرماندهی
  • 62. بهینه‌سازی عملکرد گروه ربات‌ها
  • 63. شبیه‌سازی محیط‌های حفاری
  • 64. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی
  • 65. تولید داده‌های آموزشی
  • 66. اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 67. انتقال یادگیری از شبیه‌سازی به واقعیت
  • 68. چالش‌های انتقال یادگیری
  • 69. تکنیک‌های افزایش داده
  • 70. تقویت یادگیری در ربات‌های واقعی
  • 71. استفاده از حسگرهای ربات
  • 72. پردازش داده‌های حسگر
  • 73. به‌روزرسانی سیاست در زمان واقعی
  • 74. یادگیری مستمر و انطباقی
  • 75. کاربردهای پیشرفته در رباتیک حفار
  • 76. حفاری در اعماق زیاد
  • 77. حفاری در محیط‌های ناپایدار
  • 78. حفاری خودکار در معادن
  • 79. ربات‌های زیردریایی حفار
  • 80. ربات‌های فضایی حفار
  • 81. ملاحظات اخلاقی در رباتیک حفار
  • 82. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 83. ایمنی در عملیات رباتیک
  • 84. استانداردهای ایمنی در رباتیک حفار
  • 85. آینده یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 86. تحقیقات جدید و روندهای آینده
  • 87. چالش‌های حل‌نشده
  • 88. پیش‌بینی کاربردهای آتی

📚 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.