سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و کاربرد مفاهیم مربوط به یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)

کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و کاربرد مفاهیم مربوط به یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و کاربرد مفاهیم مربوط به یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)

موضوع کلی: آموزش زبان‌های خارجی

موضوع میانی: زبان در حوزه مهندسی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. آشنایی با دوره و پیش‌نیازها
  • 2. اهمیت زبان انگلیسی در مهندسی کامپیوتر و هوش مصنوعی
  • 3. مروری بر مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 4. مروری بر مفاهیم پایه یادگیری عمیق
  • 5. مروری بر جبر خطی و ریاضیات مورد نیاز
  • 6. مروری بر حسابان و آمار مورد نیاز
  • 7. اصطلاحات کلیدی و واژگان تخصصی در RL و DL
  • 8. منابع و ابزارهای مورد استفاده در دوره
  • 9. آموزش استفاده از دیکشنری‌های تخصصی
  • 10. آموزش استفاده از وب‌سایت‌های تخصصی مهندسی
  • 11. آموزش استفاده از مقالات علمی و ژورنال‌ها
  • 12. ساختار مقالات علمی و نحوه مطالعه آن‌ها
  • 13. نحوه جستجوی موثر در پایگاه‌های اطلاعاتی علمی
  • 14. تقویت مهارت خواندن متون تخصصی
  • 15. تقویت مهارت درک مطلب و خلاصه نویسی
  • 16. تمرین ترجمه متون ساده مرتبط با RL
  • 17. تمرین ترجمه متون متوسط مرتبط با RL
  • 18. تمرین ترجمه متون پیشرفته مرتبط با RL
  • 19. ساختارهای داده و الگوریتم‌های پایه
  • 20. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • 21. نصب و راه‌اندازی پایتون و کتابخانه‌های مورد نیاز
  • 22. کار با کتابخانه NumPy
  • 23. کار با کتابخانه Pandas
  • 24. کار با کتابخانه Matplotlib
  • 25. کار با کتابخانه TensorFlow
  • 26. کار با کتابخانه PyTorch
  • 27. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های RL (مانند OpenAI Gym)
  • 28. اصول و مفاهیم مدل‌سازی در یادگیری تقویتی
  • 29. اجزای اصلی یک عامل (Agent)
  • 30. محیط (Environment) در یادگیری تقویتی
  • 31. پاداش (Reward) و تابع پاداش
  • 32. اقدام (Action) و فضای اقدام
  • 33. حالت (State) و فضای حالت
  • 34. چرخه تعامل عامل و محیط
  • 35. مفاهیم سیاست (Policy) و تابع ارزش (Value Function)
  • 36. معرفی انواع الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 37. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 38. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 39. روش‌های مونت کارلو (Monte Carlo Methods)
  • 40. یادگیری تفاضل زمانی (Temporal Difference Learning)
  • 41. الگوریتم‌های Q-Learning و SARSA
  • 42. الگوریتم‌های پیشرفته‌تر Q-Learning
  • 43. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
  • 44. شبکه‌های عصبی عمیق (DNNs)
  • 45. کاربرد DNNs در یادگیری تقویتی
  • 46. شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNNs)
  • 47. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 48. معرفی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 49. الگوریتم Deep Q-Network (DQN)
  • 50. بهبودهای DQN: Double DQN, Dueling DQN
  • 51. استراتژی‌های کاوش و بهره‌برداری در DRL
  • 52. الگوریتم Policy Gradients
  • 53. الگوریتم Actor-Critic
  • 54. الگوریتم Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 55. الگوریتم Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 56. آموزش و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 57. مشکلات پایداری در DRL و راه‌حل‌ها
  • 58. استفاده از کتابخانه‌های DRL (مانند Stable Baselines3)
  • 59. پروژه‌های عملی با DQN
  • 60. پروژه‌های عملی با Policy Gradients
  • 61. پروژه‌های عملی با Actor-Critic
  • 62. کاربرد DRL در بازی‌ها و شبیه‌سازی‌ها
  • 63. کاربرد DRL در رباتیک
  • 64. کاربرد DRL در کنترل
  • 65. کاربرد DRL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. بررسی مقالات علمی پیشرفته در زمینه DRL
  • 67. تجزیه و تحلیل کدهای DRL
  • 68. نوشتن کدهای DRL ساده
  • 69. پیاده‌سازی یک محیط سفارشی در Gym
  • 70. مفاهیم انتقال یادگیری (Transfer Learning) در DRL
  • 71. مفاهیم یادگیری چند عاملی (Multi-Agent Learning) در DRL
  • 72. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و RL
  • 73. کاربرد RL در بهینه‌سازی LLMs
  • 74. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل‌های DRL
  • 75. انتخاب و تنظیم هایپرپارامترها
  • 76. ارزیابی عملکرد مدل‌های DRL
  • 77. عیب‌یابی و رفع اشکال در DRL
  • 78. مفاهیم آماری و احتمالاتی مورد نیاز
  • 79. مروری بر مفاهیم پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 80. کاربرد NLP در DRL
  • 81. معرفی ابزارهای تجسم داده‌ها
  • 82. نحوه ارائه نتایج در قالب نمودارها و جداول
  • 83. تقویت مهارت‌های نگارش مقالات علمی
  • 84. ساختار یک مقاله علمی مهندسی
  • 85. نوشتن چکیده (Abstract)
  • 86. نوشتن مقدمه (Introduction)
  • 87. نوشتن روش‌شناسی (Methodology)
  • 88. نوشتن نتایج (Results) و بحث (Discussion)
  • 89. نوشتن جمع‌بندی (Conclusion)
  • 90. نوشتن منابع (References)
  • 91. تمرین نوشتن مقالات علمی
  • 92. اصول سخنرانی و ارائه مطالب علمی
  • 93. آماده‌سازی اسلایدها
  • 94. تمرین ارائه مطالب به زبان انگلیسی
  • 95. استفاده از نرم‌افزارهای ارائه (مانند PowerPoint)
  • 96. شرکت در کنفرانس‌های علمی
  • 97. آشنایی با فرهنگ آکادمیک و علمی بین‌المللی
  • 98. اخلاق در پژوهش
  • 99. بررسی آینده یادگیری تقویتی عمیق
  • 100. منابع تکمیلی و معرفی کتاب‌ها

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.