سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربردهای Q-Learning در رباتیک و هوش مصنوعی

کتاب کاربردهای Q-Learning در رباتیک و هوش مصنوعی

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 کاربردهای Q-Learning در رباتیک و هوش مصنوعی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: Q-Learning

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و Q-Learning
  • 2. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی محیط یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و اهمیت آن
  • 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. تعریف حالت، عمل و انتقال در MDP
  • 7. تابع ارزش حالت (V-function)
  • 8. تابع ارزش عمل-حالت (Q-function)
  • 9. معادله بلمن برای توابع ارزش
  • 10. کشف اکتشافی در مقابل بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 11. الگوریتم‌های اکتشافی پایه (اپسیلون-حریصانه)
  • 12. مبانی الگوریتم Q-Learning
  • 13. جدول Q و نحوه بروزرسانی آن
  • 14. فرمول بروزرسانی Q-Learning
  • 15. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 16. ضریب تنزیل (Discount Factor)
  • 17. همگرایی Q-Learning
  • 18. پیاده‌سازی Q-Learning با استفاده از جدول
  • 19. مثال‌های ساده Q-Learning در فضاهای گسسته
  • 20. کاربرد Q-Learning در بازی‌های ساده (مانند Gridworld)
  • 21. معرفی شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 22. نیاز به تقریب‌گر تابع ارزش
  • 23. Deep Q-Networks (DQN)
  • 24. معماری شبکه‌های عصبی در DQN
  • 25. تابع هزینه در DQN
  • 26. Experience Replay
  • 27. Target Network
  • 28. نسخه‌های بهبود یافته DQN (مانند Double DQN)
  • 29. Dueling DQN
  • 30. Prioritized Experience Replay
  • 31. یادگیری تقویتی در رباتیک: چالش‌ها
  • 32. مدل‌سازی محیط رباتیک برای یادگیری تقویتی
  • 33. تعریف فضای حالت و عمل برای ربات‌ها
  • 34. طراحی تابع پاداش برای وظایف رباتیک
  • 35. کنترل حرکتی ربات با Q-Learning
  • 36. مسیریابی ربات در محیط‌های ناآشنا
  • 37. یادگیری حرکات و مهارت‌های رباتیک
  • 38. ربات‌های متحرک و Q-Learning
  • 39. ربات‌های بازویی و Q-Learning
  • 40. کنترل تعادل ربات‌ها با Q-Learning
  • 41. کاربرد Q-Learning در ربات‌های همکار (Cobots)
  • 42. یادگیری از داده‌های حسگر ربات
  • 43. شبیه‌سازی محیط رباتیک
  • 44. استفاده از ابزارهای شبیه‌سازی (مانند Gazebo)
  • 45. انتقال یادگیری از شبیه‌سازی به ربات واقعی (Sim-to-Real Transfer)
  • 46. تکنیک‌های افزایش داده در رباتیک
  • 47. کاربرد Q-Learning در تشخیص و اجتناب از موانع
  • 48. بهینه‌سازی مسیر حرکت ربات
  • 49. وظایف مونتاژ رباتیک با یادگیری تقویتی
  • 50. یادگیری کنترل grasping (گرفتن اشیاء)
  • 51. کاربرد Q-Learning در ربات‌های پرنده (پهپادها)
  • 52. کنترل وضعیت و ناوبری پهپادها
  • 53. یادگیری تقویتی برای ربات‌های زیرآبی
  • 54. کاربرد Q-Learning در ربات‌های خانگی
  • 55. خودکارسازی وظایف در ربات‌های خانگی
  • 56. هوش مصنوعی مولد و ارتباط آن با یادگیری تقویتی
  • 57. یادگیری تقویتی برای تولید محتوا
  • 58. کاربرد Q-Learning در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 59. شخصی‌سازی تجربه کاربری با Q-Learning
  • 60. بهینه‌سازی استراتژی‌های تبلیغاتی
  • 61. کاربرد Q-Learning در بازی‌های کامپیوتری
  • 62. توسعه هوش مصنوعی برای شخصیت‌های بازی
  • 63. بهبود تجربه گیم‌پلی با یادگیری تقویتی
  • 64. یادگیری تقویتی در سیستم‌های مدیریت منابع
  • 65. بهینه‌سازی مصرف انرژی با Q-Learning
  • 66. مدیریت ترافیک شهری با یادگیری تقویتی
  • 67. کاربرد Q-Learning در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 68. تولید متن با Q-Learning
  • 69. ترجمه ماشینی با یادگیری تقویتی
  • 70. خلاصه‌سازی متن با Q-Learning
  • 71. کاربرد Q-Learning در بینایی ماشین
  • 72. شناسایی و ردیابی اشیاء
  • 73. تقسیم‌بندی تصاویر با یادگیری تقویتی
  • 74. یادگیری تقویتی در سیستم‌های مالی
  • 75. پیش‌بینی بازار سهام با Q-Learning
  • 76. مدیریت پورتفولیو با یادگیری تقویتی
  • 77. معرفی مفاهیم پیشرفته‌تر در یادگیری تقویتی
  • 78. Policy Gradients
  • 79. Actor-Critic Methods
  • 80. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 81. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 82. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
  • 83. کاربرد MARL در رباتیک
  • 84. هماهنگی ربات‌ها در محیط‌های مشترک
  • 85. یادگیری تقویتی عمیق در عمل
  • 86. مطالعات موردی موفق Q-Learning
  • 87. چالش‌های عملی پیاده‌سازی Q-Learning
  • 88. مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی
  • 89. آینده یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
  • 90. نکات پایانی و مسیرهای تحقیقاتی
  • 91. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 92. یادگیری تقویتی در ربات‌های انسان‌نما
  • 93. کاربرد Q-Learning در روباتیک پزشکی
  • 94. بهینه‌سازی پروتکل‌های درمانی با یادگیری تقویتی
  • 95. یادگیری تقویتی برای ربات‌های صنعتی
  • 96. کنترل کیفیت در خطوط تولید با Q-Learning

📚 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.