دوره تقویت یادگیری: آموزش عامل‌ها از طریق آزمون و خطا همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تقویت یادگیری: آموزش عامل‌ها از طریق آزمون و خطا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عامل‌ها با آزمون و خطا
• 2. مبانی عامل‌های هوشمند
• 3. انواع عامل‌های واکنشی ساده
• 4. عامل‌های مبتنی بر هدف
• 5. عامل‌های سودمندی
• 6. عامل‌های منطقی
• 7. عامل‌های مبتنی بر مدل
• 8. یادگیری در عامل‌ها
• 9. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشینی
• 10. یادگیری نظارت شده
• 11. یادگیری بدون نظارت
• 12. یادگیری تقویتی
• 13. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
• 14. حالت، عمل، پاداش
• 15. سیاست عامل
• 16. تابع ارزش
• 17. مدل محیط
• 18. یادگیری آفلاین در مقابل آنلاین
• 19. یادگیری کامل در مقابل افزایشی
• 20. یادگیری اپیزودیک در مقابل پیوسته
• 21. الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر جدول
• 22. Q-learning
• 23. SARSA
• 24. Deep Q-Networks (DQN)
• 25. تکامل DQN
• 26. Double DQN
• 27. Dueling DQN
• 28. Prioritized Experience Replay
• 29. Actor-Critic Methods
• 30. Policy Gradients
• 31. REINFORCE
• 32. A2C (Advantage Actor-Critic)
• 33. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
• 34. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
• 35. TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
• 36. SAC (Soft Actor-Critic)
• 37. یادگیری تقویتی با مدل
• 38. Dynamic Programming
• 39. Value Iteration
• 40. Policy Iteration
• 41. Monte Carlo Methods
• 42. Temporal Difference Learning
• 43. Exploration vs. Exploitation
• 44. Epsilon-Greedy Strategy
• 45. Softmax Exploration
• 46. Upper Confidence Bound (UCB)
• 47. Thompson Sampling
• 48. Multi-Armed Bandits
• 49. Contextual Bandits
• 50. Markov Decision Processes (MDPs)
• 51. Partial Observable Markov Decision Processes (POMDPs)
• 52. حل MDPs در محیط‌های شناخته شده
• 53. یادگیری عامل‌ها برای حل مسائل بهینه‌سازی
• 54. کاربردها در رباتیک
• 55. کاربردها در بازی‌ها
• 56. کاربردها در سیستم‌های توصیه‌گر
• 57. کاربردها در مدیریت منابع
• 58. کاربردها در سیستم‌های خودران
• 59. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
• 60. لایه‌های کانولوشنال
• 61. لایه‌های بازگشتی
• 62. لایه‌های Dense
• 63. توابع فعال‌سازی
• 64. بهینه‌سازی با گرادیانت نزولی
• 65. Backpropagation
• 66. آموزش مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق
• 67. تنظیم هایپرپارامترها
• 68. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
• 69. شبیه‌سازی محیط‌ها
• 70. تست و اعتبارسنجی عامل‌ها
• 71. ملاحظات اخلاقی در عامل‌های هوشمند
• 72. امنیت عامل‌های هوشمند
• 73. قابلیت تفسیرپذیری عامل‌های هوشمند
• 74. طراحی پاداش موثر
• 75. جلوگیری از سوگیری در یادگیری
• 76. یادگیری تقویتی در حوزه اقتصاد
• 77. یادگیری تقویتی در حوزه بهداشت و درمان
• 78. یادگیری تقویتی در حوزه آموزش
• 79. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی
• 80. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
• 81. Cooperative MARL
• 82. Competitive MARL
• 83. Mixed MARL
• 84. Federated Reinforcement Learning
• 85. Transfer Learning in Reinforcement Learning
• 86. Meta-Learning for Reinforcement Learning
• 87. Reinforcement Learning for Robotics Manipulation
• 88. Reinforcement Learning for Autonomous Driving
• 89. Reinforcement Learning for Natural Language Processing
• 90. Reinforcement Learning for Computer Vision
• 91. یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی مولد
• 92. آینده یادگیری عامل‌ها با آزمون و خطا
• 93. مروری بر پیشرفت‌های اخیر
• 94. چالش‌های پیش رو
• 95. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز
• 96. جمع‌بندی مباحث کلیدی
• 97. منابع برای مطالعه بیشتر