سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های تعمیر و نگهداری با قابلیت یادگیری از طریق شبکه‌های عصبی تکرارشونده عمیق

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های تعمیر و نگهداری با قابلیت یادگیری از طریق شبکه‌های عصبی تکرارشونده عمیق

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 تعمیر و نگهداری با قابلیت یادگیری از طریق شبکه‌های عصبی تکرارشونده عمیق

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. مفاهیم پایه عامل‌های هوشمند
  • 3. محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و طراحی آن
  • 5. روش‌های یادگیری بدون مدل
  • 6. روش‌های یادگیری با مدل
  • 7. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش
  • 8. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست
  • 9. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 10. شبکه‌های عصبی تکرارشونده (RNN)
  • 11. معماری‌های RNN برای مسائل ترتیبی
  • 12. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 13. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 14. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 15. DRL برای عامل‌های منفرد
  • 16. DRL برای عامل‌های چندگانه
  • 17. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 18. چالش‌های محیط‌های چندعامله
  • 19. مدل‌های مشترک در MARL
  • 20. مدل‌های مبتنی بر عامل در MARL
  • 21. مدل‌های مبتنی بر محیط در MARL
  • 22. مدل‌های مبتنی بر بازی در MARL
  • 23. مفاهیم بازی‌های پویا
  • 24. بازی‌های با اطلاعات کامل
  • 25. بازی‌های با اطلاعات ناقص
  • 26. بازی‌های تکراری
  • 27. تعادل نش
  • 28. حل بازی‌های پویا
  • 29. کاربرد MARL در رباتیک
  • 30. ربات‌های تعمیر و نگهداری
  • 31. سناریوهای تعمیر و نگهداری رباتیک
  • 32. طراحی عامل‌های رباتیک
  • 33. یادگیری همکاری بین ربات‌ها
  • 34. یادگیری رقابت بین ربات‌ها
  • 35. یادگیری مختلط همکاری و رقابت
  • 36. یادگیری از طریق مشاهده
  • 37. یادگیری از طریق تقلید
  • 38. یادگیری مبتنی بر پاداش اجتماعی
  • 39. یادگیری از طریق بازخورد انسانی
  • 40. فریم‌ورک‌های پیاده‌سازی MARL
  • 41. کتابخانه‌های نرم‌افزاری MARL
  • 42. شبیه‌سازهای رباتیک
  • 43. طراحی آزمایش برای ارزیابی عامل‌ها
  • 44. معیارهای ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 45. پایداری و قابلیت اطمینان عامل‌ها
  • 46. امنیت عامل‌های رباتیک
  • 47. پیاده‌سازی روی سخت‌افزار رباتیک
  • 48. تنظیم پارامترها در MARL
  • 49. بهینه‌سازی معماری شبکه‌های عصبی
  • 50. استفاده از تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامتر
  • 51. یادگیری فعال در MARL
  • 52. یادگیری تقویتی با نظارت
  • 53. یادگیری تقویتی بدون نظارت
  • 54. یادگیری تقویتی نیمه‌نظارتی
  • 55. تکنیک‌های کاهش بعد در MARL
  • 56. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
  • 57. انتقال یادگیری در MARL
  • 58. یادگیری چندوظیفه‌ای در MARL
  • 59. یادگیری مداوم در MARL
  • 60. مدیریت عدم قطعیت در MARL
  • 61. تشخیص و مدیریت خطای عامل‌ها
  • 62. طراحی پاداش برای اهداف پیچیده
  • 63. تکنیک‌های اکتشاف در محیط‌های پیچیده
  • 64. استفاده از حافظه در عامل‌های رباتیک
  • 65. مدل‌سازی رفتار عامل‌های دیگر
  • 66. یادگیری پیش‌بینی رفتار ربات‌ها
  • 67. کاربرد MARL در ناوبری رباتیک
  • 68. کاربرد MARL در دستکاری رباتیک
  • 69. کاربرد MARL در بازرسی رباتیک
  • 70. کاربرد MARL در مونتاژ رباتیک
  • 71. کاربرد MARL در تعمیرات رباتیک
  • 72. کاربرد MARL در مدیریت ناوگان رباتیک
  • 73. اخلاق در رباتیک و هوش مصنوعی
  • 74. مسئولیت‌پذیری ربات‌ها
  • 75. شفافیت در تصمیم‌گیری ربات‌ها
  • 76. تاثیر ربات‌ها بر اشتغال
  • 77. جنبه‌های حقوقی ربات‌های خودمختار
  • 78. چارچوب‌های نظارتی برای رباتیک
  • 79. استانداردهای ایمنی در رباتیک
  • 80. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع داخلی
  • 81. تکنولوژی‌های نوین در رباتیک
  • 82. چالش‌های بومی‌سازی رباتیک
  • 83. راهکارهای توسعه رباتیک در ایران
  • 84. نقش دانشگاه‌ها در توسعه رباتیک
  • 85. نقش صنعت در توسعه رباتیک
  • 86. همکاری‌های بین‌المللی در رباتیک
  • 87. آینده ربات‌های تعمیر و نگهداری
  • 88. پیشرفت‌های آتی در MARL
  • 89. کاربردهای نوظهور MARL
  • 90. مطالعات موردی موفق MARL در صنعت
  • 91. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 92. پژوهش‌های آینده در حوزه رباتیک و MARL

📚 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.