سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل علّی پیشرفته در یادگیری تقویتی برای کنترل هوشمند

کتاب تحلیل علّی پیشرفته در یادگیری تقویتی برای کنترل هوشمند

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 تحلیل علّی پیشرفته در یادگیری تقویتی برای کنترل هوشمند

موضوع کلی: روش‌های پیشرفته در استنباط علّی

موضوع میانی: استنباط علّی در تجزیه و تحلیل علل تأثیر یادگیری تقویتی بر کنترل (Reinforcement Learning Impact on Control Cause Analysis)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه ای یادگیری تقویتی
  • 3. مسائل تصمیم گیری مارکوف (MDPs)
  • 4. تابع ارزش و تابع بهینه سیاست
  • 5. الگوریتم های نمونه برداری مستقیم
  • 6. الگوریتم های TD
  • 7. تقویت یادگیری Q
  • 8. مقدار Q و سیاست بهینه
  • 9. یادگیری Q با اهمیت نبودن
  • 10. یادگیری Q غیر فعال
  • 11. یادگیری Q فعال
  • 12. یادگیری Deep Q-Networks (DQN)
  • 13. معرفی شبکه های عصبی عمیق
  • 14. معماری DQN
  • 15. تابع هدف DQN
  • 16. بهبود پایداری DQN
  • 17. تجربه بازپخش (Experience Replay)
  • 18. Double DQN
  • 19. Dueling DQN
  • 20. Prioritized Experience Replay
  • 21. Rainbow DQN
  • 22. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy Gradient)
  • 23. گرادیان سیاست
  • 24. الگوریتم REINFORCE
  • 25. بهبود گرادیان سیاست
  • 26. Actor-Critic Methods
  • 27. معرفی Actor-Critic
  • 28. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 29. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 30. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 31. ترکیب گرادیان سیاست و Q-learning
  • 32. معماری DDPG
  • 33. بهبود DDPG
  • 34. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 35. استانداردسازی PPO
  • 36. تفاوت PPO با الگوریتم های قبلی
  • 37. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 38. مقایسه PPO و TRPO
  • 39. یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 40. معرفی یادگیری توزیع شده
  • 41. کاربرد یادگیری توزیع شده
  • 42. چالش های یادگیری توزیع شده
  • 43. معرفی علیت (Causality)
  • 44. مفاهیم پایه ای علیت
  • 45. کشف روابط علی
  • 46. استنتاج علی
  • 47. مدل های گرافیکی علی
  • 48. DAGs (Directed Acyclic Graphs)
  • 49. معرفی DAGs
  • 50. کاربرد DAGs در علیت
  • 51. ساخت DAGs
  • 52. کشف DAGs
  • 53. استنتاج علی در DAGs
  • 54. مفهوم مداخله (Intervention)
  • 55. تاثیر مداخله
  • 56. برنامه ریزی مداخله
  • 57. یادگیری تقویتی و علیت
  • 58. مفهوم علیت در یادگیری تقویتی
  • 59. چالش های ادغام علیت و RL
  • 60. مدل های مبتنی بر علیت برای RL
  • 61. یادگیری سیاست مبتنی بر علیت
  • 62. مداخله و کنترل در RL
  • 63. ایجاد سیاست های مقاوم در برابر تغییر
  • 64. تشخیص و حذف سوگیری علی
  • 65. استفاده از داده های مشاهده ای و آزمایشی
  • 66. روش های یادگیری تقویتی علی
  • 67. معرفی الگوریتم های CAUSAL RL
  • 68. A-RL (Causal Reinforcement Learning)
  • 69. IRL (Interventional Reinforcement Learning)
  • 70. CAL (Causal Action Learning)
  • 71. کاربرد CAUSAL RL در رباتیک
  • 72. کاربرد CAUSAL RL در پزشکی
  • 73. کاربرد CAUSAL RL در اقتصاد
  • 74. کاربرد CAUSAL RL در سیستم های توصیه گر
  • 75. تحلیل علّی در یادگیری تقویتی برای کنترل هوشمند
  • 76. مقدمه ای بر کنترل هوشمند
  • 77. مفاهیم پایه ای کنترل هوشمند
  • 78. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل هوشمند
  • 79. چالش های کنترل هوشمند
  • 80. تحلیل علّی در کنترل هوشمند
  • 81. مدل سازی سیستم های کنترلی با علیت
  • 82. طراحی کنترل کننده های هوشمند مبتنی بر علیت
  • 83. بهبود عملکرد کنترل کننده ها با تحلیل علّی
  • 84. کشف عوامل کلیدی در سیستم های کنترلی
  • 85. پیش بینی رفتار سیستم های کنترلی
  • 86. بهینه سازی پارامترهای سیستم های کنترلی
  • 87. مقاومت در برابر اختلالات در سیستم های کنترلی
  • 88. سیستم های کنترل با یادگیری تقویتی عمیق و علی
  • 89. کاربرد در خودروهای خودران
  • 90. کاربرد در شبکه های انرژی هوشمند
  • 91. کاربرد در سیستم های تولید خودکار
  • 92. کاربرد در ربات های همکار
  • 93. روش های ارزیابی و سنجش عملکرد
  • 94. مسائل اخلاقی و پیاده سازی
  • 95. آینده یادگیری تقویتی علی و کنترل هوشمند
  • 96. جمع بندی و نتیجه گیری

📚 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.