, ,

کتاب یادگیری تقویتی انگیزه‌مند: طراحی عامل‌های هوشمند با انگیزه و هدف

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 یادگیری تقویتی انگیزه‌مند: طراحی عامل‌های هوشمند با انگیزه و هدف

موضوع کلی: یادگیری تقویتی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی انگیزه‌مند

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفهوم عامل و محیط
  • 3. فضای حالت و عمل
  • 4. تابع پاداش
  • 5. قراردادن مسئله در قالب یادگیری تقویتی
  • 6. مسئله مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 7. اصول مارکوف
  • 8. فرمول‌بندی MDP
  • 9. حل MDP: الگوریتم‌های برنامه‌ریزی
  • 10. الگوریتم‌های تکرار سیاست
  • 11. الگوریتم‌های تکرار ارزش
  • 12. روش‌های مبتنی بر مدل در مقابل بدون مدل
  • 13. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 14. اهمیت سیاست (Policy)
  • 15. روش‌های سیاست گرا (Policy-based)
  • 16. روش‌های ارزش گرا (Value-based)
  • 17. روش‌های ترکیبی (Actor-Critic)
  • 18. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی
  • 19. تابع ارزش حالت (V-function)
  • 20. تابع ارزش عمل (Q-function)
  • 21. معادلات بلمن
  • 22. معادله بلمن برای V
  • 23. معادله بلمن برای Q
  • 24. آپدیت‌های تکراری
  • 25. تعادل بهینه
  • 26. کاوش (Exploration) در مقابل بهره‌برداری (Exploitation)
  • 27. استراتژی‌های کاوش
  • 28. اپسیلون-حریصانه (Epsilon-Greedy)
  • 29. کاوش تصادفی
  • 30. آنتروپی (Entropy) و کاوش
  • 31. اهمیت انگیزه در یادگیری تقویتی
  • 32. مفهوم انگیزه (Motivation)
  • 33. نظریه‌های انگیزه در روانشناسی
  • 34. انگیزه در هوش مصنوعی
  • 35. انواع انگیزه‌ها
  • 36. انگیزه‌های درونی (Intrinsic)
  • 37. انگیزه‌های بیرونی (Extrinsic)
  • 38. تفاوت انگیزه‌های درونی و بیرونی
  • 39. یادگیری تقویتی انگیزه‌مند
  • 40. هدف از یادگیری تقویتی انگیزه‌مند
  • 41. مزایای عامل‌های با انگیزه
  • 42. طراحی توابع پاداش ترکیبی
  • 43. پاداش‌های درونی
  • 44. پاداش‌های مبتنی بر کنجکاوی
  • 45. کنجکاوی مبتنی بر عدم قطعیت
  • 46. کنجکاوی مبتنی بر نوآوری
  • 47. کنجکاوی مبتنی بر مهارت
  • 48. پاداش‌های مبتنی بر پیشرفت
  • 49. مفهوم پیشرفت (Progress)
  • 50. اندازه‌گیری پیشرفت
  • 51. پاداش‌های مبتنی بر شگفتی (Surprise)
  • 52. شگفتی به عنوان یک منبع انگیزه
  • 53. یادگیری پاداش‌های درونی
  • 54. یادگیری تقویتی با اهداف
  • 55. مفهوم هدف (Goal)
  • 56. طراحی اهداف برای عامل‌ها
  • 57. انواع اهداف
  • 58. اهداف مشخص (Specific Goals)
  • 59. اهداف قابل اندازه‌گیری (Measurable Goals)
  • 60. اهداف قابل دستیابی (Achievable Goals)
  • 61. اهداف مرتبط (Relevant Goals)
  • 62. اهداف زمان‌بندی شده (Time-bound Goals – SMART)
  • 63. یادگیری تقویتی مبتنی بر هدف (Goal-Conditioned RL)
  • 64. یادگیری از طریق جستجوی هدف
  • 65. تابع پاداش مبتنی بر انحراف از هدف
  • 66. آموزش با اهداف متعدد
  • 67. یادگیری تقویتی با اهداف سلسله مراتبی
  • 68. ساختار سلسله مراتبی اهداف
  • 69. انگیزه‌های مبتنی بر اهداف
  • 70. استفاده از انگیزه برای دستیابی به اهداف
  • 71. تکنیک‌های یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 72. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 73. شبکه‌های عصبی عمیق در RL
  • 74. Deep Q-Networks (DQN)
  • 75. DDQN، Prioritized Experience Replay
  • 76. Policy Gradients
  • 77. Actor-Critic Methods (A2C, A3C)
  • 78. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 79. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 80. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
  • 81. هماهنگی در MARL
  • 82. رقابت در MARL
  • 83. یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 84. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 85. تکنیک‌های مقابله با پاداش پراکنده
  • 86. Hint-based RL
  • 87. Reward Shaping
  • 88. Curiosity-driven exploration for sparse rewards
  • 89. یادگیری تقویتی با پاداش متناوب (Intermittent Rewards)
  • 90. یادگیری تقویتی با پاداش تاخیری (Delayed Rewards)
  • 91. مدل‌های پیش‌بینی کننده (Predictive Models)
  • 92. یادگیری تقویتی با نیاز به مدل (Model-based RL)
  • 93. مدل‌های دنیای پویا
  • 94. طراحی عامل‌های انگیزه‌مند
  • 95. مولفه‌های یک عامل انگیزه‌مند
  • 96. مکانیزم‌های درونی انگیزه
  • 97. مکانیزم‌های بیرونی انگیزه
  • 98. ادغام انگیزه‌ها
  • 99. تلفیق پاداش‌های درونی و بیرونی
  • 100. اولویت‌بندی انگیزه‌ها

📚 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 انگیزه‌مند: طراحی عامل‌های هوشمند با انگیزه و هدف”

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

پیمایش به بالا