سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی با رویکرد علّی در هوش مصنوعی توضیح‌پذیر

کتاب یادگیری تقویتی با رویکرد علّی در هوش مصنوعی توضیح‌پذیر

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی با رویکرد علّی در هوش مصنوعی توضیح‌پذیر

موضوع کلی: روش‌های پیشرفته در استنباط علّی

موضوع میانی: استنباط علّی در هوش مصنوعی غیرقابل توضیح (Explainable AI - XAI)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه به یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDPs)
  • 4. حالت‌ها، اعمال و پاداش‌ها
  • 5. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 6. بهینه‌سازی سیاست
  • 7. توابع و توابع مدل
  • 8. یادگیری بدون مدل
  • 9. یادگیری با مدل
  • 10. روش‌های مبتنی بر ارزش
  • 11. یادگیری Q
  • 12. یادگیری SARSA
  • 13. یادگیری Q-learning عمیق (DQN)
  • 14. لایه‌های کانولوشنال در DQN
  • 15. لایه‌های بازگشتی در DQN
  • 16. پیشرفت‌های DQN
  • 17. روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 18. گرادیان سیاست
  • 19. REINFORCE
  • 20. Actor-Critic
  • 21. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 22. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 23. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 24. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 25. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 26. یادگیری تقویتی چندعامله
  • 27. مدل‌سازی علّی
  • 28. مفهوم علیت
  • 29. علت و معلول
  • 30. استنتاج علّی
  • 31. مدل‌های گرافیکی علّی
  • 32. شبکه‌های بیزی علّی
  • 33. مفهوم مداخله
  • 34. هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI)
  • 35. نیاز به توضیح‌پذیری در AI
  • 36. روش‌های XAI
  • 37. توضیح‌پذیری مدل‌های جعبه سیاه
  • 38. تفسیرپذیری مدل‌های جعبه سفید
  • 39. مدل‌های LIME
  • 40. مدل‌های SHAP
  • 41. توضیحات مبتنی بر نمونه
  • 42. توضیحات مبتنی بر ویژگی
  • 43. ارتباط یادگیری تقویتی و XAI
  • 44. چالش‌های توضیح‌پذیری در RL
  • 45. توضیح سیاست‌های RL
  • 46. توضیح مقادیر Q
  • 47. توضیح یادگیری عوامل
  • 48. توضیحات علّی در RL
  • 49. چرا به رویکرد علّی در RL نیاز داریم؟
  • 50. فراتر از همبستگی در RL
  • 51. مدل‌سازی علّی از محیط RL
  • 52. یادگیری روابط علّی بین وضعیت و عمل
  • 53. یادگیری روابط علّی بین عمل و پاداش
  • 54. تأثیر مداخلات بر نتایج در RL
  • 55. استنتاج علّی در محیط‌های RL پویا
  • 56. یادگیری سیاست‌های مقاوم به تغییرات علّی
  • 57. استفاده از مدل‌های علّی برای تعمیم‌پذیری
  • 58. تعمیم سیاست‌ها به محیط‌های جدید
  • 59. یادگیری سیاست‌های عادلانه و قابل اعتماد
  • 60. بررسی تعصبات در سیاست‌های RL
  • 61. تضمین امنیت در سیستم‌های RL
  • 62. توضیح تصمیمات امنیتی RL
  • 63. یادگیری تقویتی علّی برای رباتیک
  • 64. کنترل ربات با توضیح‌پذیری علّی
  • 65. تشخیص عیب در سیستم‌های RL با رویکرد علّی
  • 66. بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی با RL علّی
  • 67. تحلیل علت و معلول در سیستم‌های مالی
  • 68. پیش‌بینی اقتصادی مبتنی بر علیت
  • 69. یادگیری تقویتی علّی در پزشکی
  • 70. تشخیص بیماری با توضیح‌پذیری علّی
  • 71. طراحی درمان‌های شخصی‌سازی شده
  • 72. نقش علیت در یادگیری اکتشافی
  • 73. یادگیری تقویتی اکتشافی علّی
  • 74. یادگیری اکتشافی در محیط‌های پیچیده
  • 75. حسابداری علّی در یادگیری تقویتی
  • 76. اصول حسابداری علّی
  • 77. الگوریتم‌های حسابداری علّی
  • 78. کاربرد حسابداری علّی در RL
  • 79. مطالعات موردی RL علّی
  • 80. RL علّی در بازی‌ها
  • 81. RL علّی در رباتیک خودمختار
  • 82. RL علّی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 83. RL علّی در مدیریت منابع
  • 84. چالش‌های عملی پیاده‌سازی RL علّی
  • 85. انتخاب مدل‌های علّی مناسب
  • 86. اعتبارسنجی مدل‌های علّی
  • 87. ادغام مدل‌های علّی و RL
  • 88. ارزیابی توضیحات علّی در RL
  • 89. مقایسه رویکردهای مختلف RL علّی
  • 90. آینده یادگیری تقویتی با رویکرد علّی
  • 91. روندهای تحقیقاتی فعلی
  • 92. فرصت‌های آینده
  • 93. توسعه ابزارها و چارچوب‌ها
  • 94. تأثیر RL علّی بر توسعه AI
  • 95. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز

📚 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.