سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های صنعتی با قابلیت تنظیم نیروی فعل

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های صنعتی با قابلیت تنظیم نیروی فعل

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 صنعتی با قابلیت تنظیم نیروی فعل

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام عملیات مونتاژ قطعات با نیاز به نیروی متغیر و قابل تنظیم

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم عامل و محیط
  • 3. حالات و اعمال عامل
  • 4. تابع پاداش
  • 5. یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 6. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 7. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 8. تفاوت یادگیری مبتنی بر ارزش و سیاست
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق
  • 10. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 11. یادگیری تقویتی با عامل‌های زیاد
  • 12. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 13. مزایای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 14. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 15. فضای حالت مشترک در یادگیری چندعامله
  • 16. فضای عمل مشترک در یادگیری چندعامله
  • 17. فضای پاداش مشترک در یادگیری چندعامله
  • 18. فضای پاداش مجزا در یادگیری چندعامله
  • 19. بازی‌های مجموع صفر
  • 20. بازی‌های مجموع غیرصفر
  • 21. تعادل نش در بازی‌های چندعامله
  • 22. هماهنگی عامل‌ها در یادگیری چندعامله
  • 23. رقابت عامل‌ها در یادگیری چندعامله
  • 24. رویکردهای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 25. یادگیری تقویتی متمرکز
  • 26. یادگیری تقویتی غیرمتمرکز
  • 27. یادگیری تقویتی نیمه‌متمرکز
  • 28. مدل‌های مبتنی بر عامل در یادگیری چندعامله
  • 29. مدل‌های مبتنی بر بازی در یادگیری چندعامله
  • 30. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق
  • 31. یادگیری تقویتی با عامل‌های رقیب
  • 32. یادگیری تقویتی با عامل‌های همکار
  • 33. یادگیری تقویتی با عامل‌های مختلط
  • 34. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک
  • 35. ربات‌های صنعتی و یادگیری تقویتی
  • 36. قابلیت تنظیم نیروی فعل در ربات‌ها
  • 37. مقدمه‌ای بر کنترل نیروی ربات
  • 38. حسگرهای نیرو و گشتاور
  • 39. مدل‌های دینامیکی ربات‌های صنعتی
  • 40. مفاهیم اساسی کنترل نیروی ربات
  • 41. کنترل‌کننده‌های مبتنی بر پاداش برای تنظیم نیرو
  • 42. یادگیری تقویتی برای کنترل نیروی ربات
  • 43. طراحی تابع پاداش برای تنظیم نیرو
  • 44. تنظیم پارامترهای تابع پاداش
  • 45. بهینه‌سازی تابع پاداش
  • 46. یادگیری تقویتی برای وظایف مونتاژ رباتیک
  • 47. یادگیری تقویتی برای وظایف جابجایی قطعات
  • 48. یادگیری تقویتی برای وظایف پرداخت سطوح
  • 49. یادگیری تقویتی برای وظایف بازرسی
  • 50. شبیه‌سازی محیط رباتیک صنعتی
  • 51. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 52. ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 53. معیارهای ارزیابی در رباتیک صنعتی
  • 54. انتقال دانش از شبیه‌سازی به ربات واقعی
  • 55. چالش‌های انتقال دانش
  • 56. روش‌های کاهش شکاف شبیه‌سازی-واقعیت
  • 57. یادگیری تقویتی با نظارت
  • 58. یادگیری تقویتی با تقلید
  • 59. یادگیری تقویتی با راهنمایی انسان
  • 60. یادگیری تقویتی با بازخورد از انسان
  • 61. یادگیری تقویتی با استفاده از حافظه
  • 62. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل حالت-عمل
  • 63. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل پاداش
  • 64. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل دینامیکی
  • 65. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل محیط
  • 66. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل عامل
  • 67. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل‌های یادگیری
  • 68. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 69. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 70. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی ترانسفورمر
  • 71. یادگیری تقویتی با تکنیک‌های اکتشاف
  • 72. یادگیری تقویتی با تکنیک‌های بهره‌برداری
  • 73. یادگیری تقویتی با توزیع احتمالات
  • 74. یادگیری تقویتی با توابع ارزش تقریبی
  • 75. یادگیری تقویتی با سیاست‌های تقریبی
  • 76. یادگیری تقویتی با مدل‌های احتمالی
  • 77. یادگیری تقویتی با رویکردهای بایسی
  • 78. یادگیری تقویتی با روش‌های مبتنی بر نمونه
  • 79. یادگیری تقویتی با روش‌های مبتنی بر مدل
  • 80. یادگیری تقویتی با روش‌های آفلاین
  • 81. یادگیری تقویتی با روش‌های آنلاین
  • 82. یادگیری تقویتی با تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 83. یادگیری تقویتی با تکنیک‌های یادگیری ویژگی
  • 84. یادگیری تقویتی با تکنیک‌های یادگیری سلسله مراتبی
  • 85. یادگیری تقویتی با تکنیک‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 86. یادگیری تقویتی با تکنیک‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 87. یادگیری تقویتی با تکنیک‌های کنترل نیرو
  • 88. یادگیری تقویتی با تکنیک‌های رباتیک صنعتی
  • 89. یادگیری تقویتی با تکنیک‌های هوش مصنوعی
  • 90. یادگیری تقویتی با تکنیک‌های یادگیری ماشین
  • 91. یادگیری تقویتی با تکنیک‌های بهینه‌سازی
  • 92. یادگیری تقویتی با تکنیک‌های یادگیری تقویتی با قابلیت تنظیم نیرو
  • 93. یادگیری تقویتی با تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای ربات‌های صنعتی

📚 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.