, ,

کتاب از تئوری تا پیاده‌سازی: سفری جامع در دنیای یادگیری تقویتی عمیق

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب از تئوری تا پیاده‌سازی: سفری جامع در دنیای یادگیری تقویتی عمیق

موضوع کلی: یادگیری عمیق تقویتی

موضوع میانی: مبانی و الگوریتم‌های کلیدی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. مسئله عامل-محیط
  • 4. پاداش و هدف
  • 5. حالات، اعمال و سیاست ها
  • 6. مدل های مارکوف تصمیم گیری (MDP)
  • 7. تابع ارزش و تابع Q
  • 8. الگوریتم های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 9. یادگیری Q
  • 10. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 11. شبکه های عصبی برای یادگیری تقویتی
  • 12. ساختار شبکه های عصبی
  • 13. تابع فعال سازی
  • 14. بهینه سازی گرادیان
  • 15. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 16. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 17. تکنیک های پیشرفته DQN
  • 18. تجربه بازپخش (Experience Replay)
  • 19. هدف شبکه (Target Network)
  • 20. خطای پیش بینی (Bellman Error)
  • 21. کاهش نویز (Noise Reduction)
  • 22. الگوریتم های مبتنی بر سیاست
  • 23. گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 24. REINFORCE
  • 25. Actor-Critic
  • 26. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 27. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 28. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 29. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 30. یادگیری تقویتی عمیق در عمل
  • 31. پیاده سازی DQN با PyTorch/TensorFlow
  • 32. پیاده سازی Actor-Critic با PyTorch/TensorFlow
  • 33. مثال های کاربردی
  • 34. بازی Atari
  • 35. رباتیک
  • 36. سیستم های توصیه گر
  • 37. معاملات الگوریتمی
  • 38. چالش ها و ملاحظات
  • 39. ناپایداری یادگیری
  • 40. مشکل اکتشاف (Exploration Problem)
  • 41. است استقرا (Credit Assignment Problem)
  • 42. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 43. یادگیری تقویتی چند عاملی (Multi-Agent RL)
  • 44. نظریه بازی ها در RL
  • 45. یادگیری تقویتی عمیق در فضاهای پیوسته
  • 46. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 47. TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 48. SAC (Soft Actor-Critic)
  • 49. یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based RL)
  • 50. یادگیری مدل محیط
  • 51. استفاده از مدل برای برنامه ریزی
  • 52. Dyna-Q
  • 53. پیاده سازی الگوریتم های پیشرفته
  • 54. تکنیک های منظم سازی
  • 55. تنظیم ابرپارامترها
  • 56. ارزیابی مدل های RL
  • 57. معیارهای ارزیابی
  • 58. تجزیه و تحلیل حساسیت
  • 59. بهبود کارایی
  • 60. استفاده از GPU
  • 61. بهینه سازی کد
  • 62. موازی سازی
  • 63. اجرای توزیع شده
  • 64. مباحث پیشرفته تر
  • 65. یادگیری تقویتی ناظر (Imitation Learning)
  • 66. یادگیری تقویتی با پاداش مصنوعی (Curiosity-Driven RL)
  • 67. یادگیری تقویتی با استدلال (Reasoning in RL)
  • 68. یادگیری تقویتی در رباتیک پیشرفته
  • 69. یادگیری تقویتی در بازی های پیچیده
  • 70. یادگیری تقویتی در سلامت
  • 71. یادگیری تقویتی در مالی
  • 72. یادگیری تقویتی در حمل و نقل
  • 73. یادگیری تقویتی برای هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 74. ملاحظات اخلاقی در RL
  • 75. سوگیری در الگوریتم های RL
  • 76. مسئولیت پذیری در RL
  • 77. ایمنی در RL
  • 78. آینده یادگیری تقویتی عمیق
  • 79. روندها و تحقیقات جدید
  • 80. کاربردها و تاثیرات اجتماعی
  • 81. مسیر شغلی در RL
  • 82. منابع و جامعه RL
  • 83. مرور کلی دوره
  • 84. جمع بندی و مراحل بعدی
  • 85. تمرینات عملی و پروژه ها
  • 86. توسعه پروژه نهایی
  • 87. ارائه پروژه ها
  • 88. پرسش و پاسخ
  • 89. مباحث تکمیلی و داوطلبانه
  • 90. نکات کلیدی از کتاب Grokking Deep Reinforcement Learning
  • 91. درس های عملی از کتاب
  • 92. مطالعه موردی از کتاب
  • 93. تکنیک های حل مسئله در کتاب
  • 94. راهنمایی برای پیاده سازی های پیچیده
  • 95. اشتباهات رایج در RL و راه حل آنها
  • 96. دیدگاه های آینده از کتاب
  • 97. چگونه یادگیری تقویتی عمیق را عمیق تر درک کنیم
  • 98. مفاهیم اساسی برای تسلط
  • 99. تکنیک های اشکال زدایی
  • 100. بهترین شیوه ها برای توسعه

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب از تئوری تا پیاده‌سازی: سفری جامع در دنیای یادگیری تقویتی عمیق”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا