, ,

کتاب یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و کاربردهای آن

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و کاربردهای آن

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 4. مدل محیط و یادگیری بدون مدل
  • 5. مسئله تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 6. تابع ارزش حالت
  • 7. تابع ارزش عمل
  • 8. معادله بلمن
  • 9. بهینه‌سازی تابع ارزش
  • 10. سیاست‌ها در یادگیری تقویتی
  • 11. سیاست‌های قطعی و تصادفی
  • 12. ارزش تابع سیاست
  • 13. بهینه‌سازی سیاست
  • 14. روش‌های ارزش‌گذاری سیاست
  • 15. روش‌های سیاست‌گرادیان
  • 16. روش‌های بازیگر-منتقد (Actor-Critic)
  • 17. یادگیری بدون مدل: روش‌های مونت کارلو
  • 18. یادگیری بدون مدل: یادگیری تفاضل زمانی (TD Learning)
  • 19. روش TD(0)
  • 20. روش TD(λ)
  • 21. یادگیری Q
  • 22. الگوریتم Q-Learning
  • 23. الگوریتم SARSA
  • 24. مقایسه Q-Learning و SARSA
  • 25. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 26. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 27. Deep Q-Networks (DQN)
  • 28. بهبودهای DQN (Double DQN, Dueling DQN)
  • 29. یادگیری مبتنی بر مدل در یادگیری تقویتی
  • 30. مدل‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 31. یادگیری اکتشافی
  • 32. روش‌های اکتشافی مبتنی بر پاداش
  • 33. روش‌های اکتشافی مبتنی بر عدم قطعیت
  • 34. استراتژی‌های اکتشافی (ε-greedy, Boltzmann)
  • 35. یادگیری تقویتی چند عاملی (Multi-Agent RL)
  • 36. محیط‌های چند عاملی
  • 37. بازی‌ها و یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 38. هماهنگی و رقابت در یادگیری چند عاملی
  • 39. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 40. کنترل ربات‌های صنعتی
  • 41. ناوبری ربات‌های خودمختار
  • 42. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 43. شخصی‌سازی محتوا
  • 44. بهینه‌سازی تجربه کاربری
  • 45. کاربردهای یادگیری تقویتی در مالی
  • 46. معاملات خودکار سهام
  • 47. مدیریت ریسک در بازارهای مالی
  • 48. کاربردهای یادگیری تقویتی در سلامت
  • 49. تشخیص بیماری‌ها
  • 50. بهینه‌سازی درمان
  • 51. کاربردهای یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 52. استراتژی‌های بازی در بازی‌های کامپیوتری
  • 53. یادگیری تقویتی در بازی‌های تخته‌ای
  • 54. کاربردهای یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی منابع
  • 55. مدیریت ترافیک شهری
  • 56. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 57. کاربردهای یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 58. تولید متن
  • 59. ترجمه ماشینی
  • 60. کاربردهای یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
  • 61. تشخیص اشیاء
  • 62. دنبال کردن اهداف
  • 63. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی
  • 64. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 65. شفافیت در تصمیم‌گیری
  • 66. امنیت در سیستم‌های یادگیری تقویتی
  • 67. حملات به عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 68. دفاع در برابر حملات
  • 69. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 70. تکنیک‌های افزایش پاداش
  • 71. هدف‌گذاری (Hindsight Experience Replay – HER)
  • 72. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
  • 73. شبکه‌های عصبی عمیق برای عمل پیوسته
  • 74. یادگیری تقویتی در رباتیک پیشرفته
  • 75. کنترل حرکات پیچیده ربات
  • 76. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر پویا
  • 77. توصیه‌گرهای تطبیقی
  • 78. کاربردهای یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی شبکه‌های مخابراتی
  • 79. مدیریت پهنای باند
  • 80. کاهش تاخیر
  • 81. کاربردهای یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 82. مدیریت موجودی
  • 83. بهینه‌سازی لجستیک
  • 84. یادگیری تقویتی در طراحی سیستم‌های هوشمند
  • 85. سیستم‌های توزیع‌شده
  • 86. سیستم‌های خودکار
  • 87. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 88. یادگیری از وظایف مشابه
  • 89. انتقال سیاست‌های آموخته شده
  • 90. یادگیری تقویتی با یادگیری فدرال
  • 91. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 92. یادگیری از داده‌های توزیع‌شده
  • 93. یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 94. مدل‌سازی سیستم‌های واقعی
  • 95. تست و اعتبارسنجی سیاست‌ها
  • 96. یادگیری تقویتی در حوزه اتوماسیون صنعتی
  • 97. کنترل فرایندهای تولیدی
  • 98. نگهداری پیش‌بینانه
  • 99. یادگیری تقویتی در حوزه انرژی‌های تجدیدپذیر
  • 100. مدیریت شبکه برق هوشمند

📚 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 یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و کاربردهای آن”

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

پیمایش به بالا