, ,

کتاب الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: مبانی و کاربردها

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 الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: مبانی و کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین پیشرفته

🎓 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. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفهوم پاداش و جریمه
  • 3. فرایند تصمیم‌گیری مارکوف
  • 4. حالت‌ها، اعمال و احتمالات انتقال
  • 5. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 6. معادلات بلمن
  • 7. یادگیری ارزش-دقیق
  • 8. یادگیری سیاست-دقیق
  • 9. تقریب تابع ارزش
  • 10. روش‌های مونت کارلو
  • 11. یادگیری تفاوت-زمانی (TD Learning)
  • 12. یادگیری TD(0)
  • 13. یادگیری TD(λ)
  • 14. نکات کلیدی در پیاده‌سازی TD
  • 15. یادگیری Q
  • 16. الگوریتم Q-Learning
  • 17. یادگیری SARSA
  • 18. مقایسه Q-Learning و SARSA
  • 19. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 20. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 21. Deep Q-Networks (DQN)
  • 22. کاربرد DQNs در بازی‌ها
  • 23. بهبودهای DQNs (Double DQN, Dueling DQN)
  • 24. یادگیری سیاست گرادیان (Policy Gradient)
  • 25. الگوریتم REINFORCE
  • 26. یادگیری Actor-Critic
  • 27. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 28. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 29. یادگیری مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 30. یادگیری بدون مدل (Model-Free RL)
  • 31. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 32. کاربردها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 33. کاربردها در مدیریت منابع
  • 34. کاربردها در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 35. کاربردها در هوشمندسازی شهری
  • 36. کاربردها در حوزه سلامت
  • 37. کاربردها در اقتصاد و مالی
  • 38. کاربردها در بازی‌های کامپیوتری
  • 39. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی
  • 40. امنیت در سیستم‌های یادگیری تقویتی
  • 41. پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌ها
  • 42. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری تقویتی
  • 43. چارچوب‌های توسعه یادگیری تقویتی
  • 44. تنظیم پارامترها در یادگیری تقویتی
  • 45. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 46. مقایسه الگوریتم‌های مختلف
  • 47. مسائل یادگیری تقویتی چند عاملی (Multi-Agent RL)
  • 48. همکاری بین عامل‌ها
  • 49. رقابت بین عامل‌ها
  • 50. تعادل در بازی‌های چند عاملی
  • 51. کاربردها در هوش مصنوعی نظامی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 52. کاربردها در مدیریت ترافیک هوشمند
  • 53. کاربردها در بهینه‌سازی شبکه‌های انرژی
  • 54. کاربردها در سلامت روان (با رویکرد علمی و اخلاقی)
  • 55. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 56. یادگیری تقویتی با اکتشاف و بهره‌برداری
  • 57. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration Techniques)
  • 58. تکنیک‌های بهره‌برداری (Exploitation Techniques)
  • 59. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 60. یادگیری تقویتی با تابع هزینه پیچیده
  • 61. یادگیری تقویتی در یادگیری ماشین با نظارت
  • 62. یادگیری تقویتی در یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 63. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 64. یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
  • 65. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 66. بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 67. کاربردها در مدیریت داده‌های بزرگ
  • 68. کاربردها در تحلیل ریسک مالی
  • 69. کاربردها در پیش‌بینی بازار سهام (با احتیاط و چارچوب قانونی)
  • 70. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقالی
  • 71. یادگیری تقویتی با یادگیری خودنظارتی
  • 72. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خودمختار
  • 73. یادگیری تقویتی در اتوماسیون صنعتی
  • 74. یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 75. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 76. یادگیری تقویتی در طراحی سیستم‌های مقاوم
  • 77. یادگیری تقویتی در مدیریت بحران
  • 78. یادگیری تقویتی برای هوش مصنوعی پایدار
  • 79. یادگیری تقویتی در الگوریتم‌های جستجو
  • 80. یادگیری تقویتی در سیستم‌های تو توزیع‌شده
  • 81. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی منابع محاسباتی
  • 82. یادگیری تقویتی در شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 83. یادگیری تقویتی در شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 84. یادگیری تقویتی در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 85. یادگیری تقویتی در تولید محتوا (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 86. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 87. یادگیری تقویتی در تشخیص ناهنجاری
  • 88. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده امن
  • 89. یادگیری تقویتی در پیش‌بینی رفتار سیستم‌ها
  • 90. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیاست‌های حکومتی (با رویکرد تحلیلی و علمی)
  • 91. یادگیری تقویتی در طراحی آزمون‌های هوشمند
  • 92. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 93. یادگیری تقویتی در تحلیل داده‌های حسگر
  • 94. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده مقاوم در برابر خطا
  • 95. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 96. یادگیری تقویتی در مدیریت موجودی انبار
  • 97. یادگیری تقویتی در تحلیل الگوهای رفتاری (با رعایت حریم خصوصی)
  • 98. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف
  • 99. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده امن و قابل اعتماد
  • 100. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای تصمیم‌گیری پیچیده

📚 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 الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: مبانی و کاربردها”

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

پیمایش به بالا