سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب روش‌های یادگیری تقویتی برای مقابله با عدم قطعیت در محیط‌های پویا

کتاب روش‌های یادگیری تقویتی برای مقابله با عدم قطعیت در محیط‌های پویا

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 روش‌های یادگیری تقویتی برای مقابله با عدم قطعیت در محیط‌های پویا

موضوع کلی: خودروهای خودران و حمل و نقل هوشمند

موضوع میانی: مدل‌سازی عدم قطعیت

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 3. عامل و محیط
  • 4. حالت، عمل و پاداش
  • 5. مدل‌های محیط
  • 6. سیاست‌ها در یادگیری تقویتی
  • 7. تابع ارزش
  • 8. تابع ارزش عملی
  • 9. ارتباط بین تابع ارزش و تابع ارزش عملی
  • 10. معادلات بلمن
  • 11. حل معادلات بلمن
  • 12. روش‌های ارزش‌گذاری سیاست
  • 13. روش‌های سیاست‌گذاری
  • 14. روش‌های مونت کارلو
  • 15. یادگیری تفاضل زمانی (TD)
  • 16. یادگیری TD(λ)
  • 17. یادگیری Q
  • 18. الگوریتم Q-Learning
  • 19. الگوریتم SARSA
  • 20. یادگیری عمیق تقویتی (DQN)
  • 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در DQN
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی در DQN
  • 23. روش‌های Actor-Critic
  • 24. الگوریتم A2C
  • 25. الگوریتم A3C
  • 26. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 27. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 28. کاوش و بهره‌برداری
  • 29. روش‌های کاوش مبتنی بر پاداش
  • 30. روش‌های کاوش مبتنی بر عدم قطعیت
  • 31. روش‌های کاوش مبتنی بر اکتشاف
  • 32. یادگیری تقویتی در محیط‌های گسسته
  • 33. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
  • 34. فضای حالت پیوسته
  • 35. فضای عمل پیوسته
  • 36. توابع تقریب ارزش
  • 37. توابع تقریب سیاست
  • 38. توابع تقریب مدل
  • 39. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی عمیق
  • 40. نقش یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی
  • 41. مزایای یادگیری عمیق تقویتی
  • 42. چالش‌های یادگیری عمیق تقویتی
  • 43. یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 44. محیط‌های چند عاملی
  • 45. هماهنگی بین عامل‌ها
  • 46. رقابت بین عامل‌ها
  • 47. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت اطلاعاتی
  • 48. عدم قطعیت در مشاهده
  • 49. عدم قطعیت در پاداش
  • 50. عدم قطعیت در مدل محیط
  • 51. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 52. کنترل ربات‌ها با یادگیری تقویتی
  • 53. ناوبری ربات‌ها با یادگیری تقویتی
  • 54. دستکاری ربات‌ها با یادگیری تقویتی
  • 55. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. شخصی‌سازی با یادگیری تقویتی
  • 57. بهبود تجربه کاربری با یادگیری تقویتی
  • 58. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 59. هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 60. استراتژی‌های بازی با یادگیری تقویتی
  • 61. یادگیری تقویتی در امور مالی
  • 62. مدیریت پورتفولیو با یادگیری تقویتی
  • 63. معامله‌گری الگوریتمی با یادگیری تقویتی
  • 64. یادگیری تقویتی در سلامت
  • 65. تشخیص بیماری با یادگیری تقویتی
  • 66. درمان شخصی‌سازی شده با یادگیری تقویتی
  • 67. یادگیری تقویتی در شبکه‌های ارتباطی
  • 68. بهینه‌سازی ترافیک با یادگیری تقویتی
  • 69. مدیریت منابع با یادگیری تقویتی
  • 70. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 71. خانه‌های هوشمند با یادگیری تقویتی
  • 72. شبکه‌های برق هوشمند با یادگیری تقویتی
  • 73. تکنیک‌های پیشرفته یادگیری تقویتی
  • 74. یادگیری تقویتی ترجیحی
  • 75. یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی
  • 76. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های ایمنی
  • 77. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 78. یادگیری تقویتی با داده‌های محدود
  • 79. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 80. یادگیری تقویتی برای اکتشاف در محیط‌های ناشناخته
  • 81. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر با توجه به رفتار کاربر
  • 82. یادگیری تقویتی در سیستم‌های پیچیده
  • 83. تحلیل و شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده با یادگیری تقویتی
  • 84. بهینه‌سازی فرایندهای صنعتی با یادگیری تقویتی
  • 85. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع آب
  • 86. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 87. یادگیری تقویتی در طراحی دارو
  • 88. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی آزمایش‌های علمی
  • 89. یادگیری تقویتی در سیستم‌های خودران
  • 90. یادگیری تقویتی برای کنترل ترافیک هوایی
  • 91. یادگیری تقویتی در ربات‌های پرنده
  • 92. یادگیری تقویتی در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 93. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 94. یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
  • 95. یادگیری تقویتی در تحلیل رفتار حیوانات
  • 96. یادگیری تقویتی در ربات‌های خانگی
  • 97. یادگیری تقویتی در سیستم‌های آموزشی هوشمند
  • 98. یادگیری تقویتی در مدیریت ریسک
  • 99. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 100. یادگیری تقویتی در ربات‌های زیردریایی

📚 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.