سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی رابط‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای تعامل ربات با محیط

کتاب طراحی رابط‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای تعامل ربات با محیط

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 طراحی رابط‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای تعامل ربات با محیط

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. مفاهیم پایه‌ای یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 6. روش‌های مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 7. روش‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 8. مدل‌های مبتنی بر مدل: Dynamic Programming
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 10. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 11. DQN (Deep Q-Networks)
  • 12. Actor-Critic Methods
  • 13. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 14. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 15. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 16. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 17. محیط‌های چندعامله
  • 18. تعامل عامل‌ها
  • 19. همکاری و رقابت در محیط‌های چندعامله
  • 20. کلاسیکه‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 21. مدل‌های بازی‌های پویا
  • 22. بازی‌های جمعی و بازی‌های صفر و یک
  • 23. فضای حالت مشترک در مقابل فضای حالت جداگانه
  • 24. فضای عمل مشترک در مقابل فضای عمل جداگانه
  • 25. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 26. مشکل غیر ایستا بودن (Non-stationarity)
  • 27. مشکل هماهنگی (Coordination problem)
  • 28. مشکل مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 29. مشکل کشف (Exploration problem)
  • 30. رویکردهای اصلی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 31. رویکردهای مرکزی (Centralized approaches)
  • 32. رویکردهای توزیع‌شده (Decentralized approaches)
  • 33. رویکردهای ترکیبی (Hybrid approaches)
  • 34. یادگیری تقویتی با عامل مرکزی (Centralized training)
  • 35. یادگیری تقویتی با عامل‌های مستقل (Independent learners)
  • 36. یادگیری تقویتی با عامل‌های وابسته (Dependent learners)
  • 37. یادگیری تقویتی با عامل‌های مشترک (Joint action learners)
  • 38. روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی برای آموزش
  • 39. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 40. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 41. QMIX (Q-value function factorization)
  • 42. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 43. IQL (Independent Q-Learning)
  • 44. Policy Separation
  • 45. Communication in Multi-Agent Systems
  • 46. Learning Communication Protocols
  • 47. Emergent Communication
  • 48. Reinforcement Learning for Robot Interaction
  • 49. Robot Navigation in Dynamic Environments
  • 50. Multi-Robot Coordination
  • 51. Multi-Robot Path Planning
  • 52. Multi-Robot Task Allocation
  • 53. Multi-Robot Formation Control
  • 54. Multi-Robot Cooperative Manipulation
  • 55. Human-Robot Collaboration
  • 56. Human-Robot Interaction Design
  • 57. Safety in Human-Robot Interaction
  • 58. Trust in Human-Robot Interaction
  • 59. Explainable AI for Human-Robot Interaction
  • 60. Robotics Simulation Environments
  • 61. Gazebo for Robotics Simulation
  • 62. PyBullet for Robotics Simulation
  • 63. ROS (Robot Operating System) Integration
  • 64. Reinforcement Learning for Robot Control
  • 65. Reinforcement Learning for Robot Perception
  • 66. Reinforcement Learning for Robot Planning
  • 67. Reinforcement Learning for Robot Learning
  • 68. Reinforcement Learning for Robot Manipulation
  • 69. Reinforcement Learning for Robot Locomotion
  • 70. Reinforcement Learning for Robot Dexterity
  • 71. Reinforcement Learning for Robot Object Recognition
  • 72. Reinforcement Learning for Robot Grasping
  • 73. Reinforcement Learning for Robot Scene Understanding
  • 74. Reinforcement Learning for Robot Activity Recognition
  • 75. Reinforcement Learning for Robot Embodiment
  • 76. Reinforcement Learning for Robot Adaptation
  • 77. Reinforcement Learning for Robot Generalization
  • 78. Reinforcement Learning for Robot Transfer Learning
  • 79. Reinforcement Learning for Robot Lifelong Learning
  • 80. Reinforcement Learning for Robot Meta-Learning
  • 81. Reinforcement Learning for Robot Curriculum Learning
  • 82. Reinforcement Learning for Robot Self-Supervised Learning
  • 83. Reinforcement Learning for Robot Unsupervised Learning
  • 84. Reinforcement Learning for Robot Imitation Learning
  • 85. Reinforcement Learning for Robot Learning from Demonstration
  • 86. Reinforcement Learning for Robot Goal-Conditioned RL
  • 87. Reinforcement Learning for Robot Hierarchical RL
  • 88. Reinforcement Learning for Robot Skill Learning
  • 89. Reinforcement Learning for Robot Behavior Cloning
  • 90. Reinforcement Learning for Robot Inverse Reinforcement Learning
  • 91. Reinforcement Learning for Robot Goal Discovery
  • 92. Reinforcement Learning for Robot Exploration Strategies
  • 93. Reinforcement Learning for Robot Curiosity-Driven Exploration
  • 94. Reinforcement Learning for Robot Intrinsic Motivation
  • 95. Reinforcement Learning for Robot Knowledge Representation
  • 96. Reinforcement Learning for Robot Memory Mechanisms
  • 97. Reinforcement Learning for Robot Attention Mechanisms
  • 98. Reinforcement Learning for Robot Explainability
  • 99. Reinforcement Learning for Robot Ethical Considerations
  • 100. Reinforcement Learning for Robot Applications in Industry

📚 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.