سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌های Q-Learning

کتاب ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌های Q-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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌های Q-Learning

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: Q-Learning

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. اصول یادگیری ماشین
  • 3. مقدمه‌ای بر Q-Learning
  • 4. تابع ارزش Q
  • 5. جدول Q
  • 6. یادگیری آفلاین Q-Learning
  • 7. یادگیری آنلاین Q-Learning
  • 8. الگوریتم Q-Learning پایه
  • 9. به‌روزرسانی تابع ارزش Q
  • 10. عامل و محیط در Q-Learning
  • 11. حالت‌ها و عمل‌ها
  • 12. تابع پاداش
  • 13. تابع انتقال حالت
  • 14. سیاست‌ها در یادگیری تقویتی
  • 15. سیاست‌های اکتشافی
  • 16. سیاست‌های بهره‌بردارانه
  • 17. تعادل اکتشاف-بهره‌برداری
  • 18. روش اپسیلون-حریصانه
  • 19. روش Softmax
  • 20. تنظیم پارامترهای اپسیلون
  • 21. کاهش اپسیلون در طول زمان
  • 22. اکتشاف مبتنی بر عدم قطعیت
  • 23. تنظیم پارامترهای Softmax
  • 24. انواع جداول Q
  • 25. جداول Q بزرگ و چالش‌ها
  • 26. تقریب تابع ارزش
  • 27. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 28. Deep Q-Networks (DQN)
  • 29. معماری شبکه عصبی برای DQN
  • 30. آموزش DQN
  • 31. تابع زیان در DQN
  • 32. تجربه تکرار (Experience Replay)
  • 33. حافظه تکرار
  • 34. نمونه‌برداری از حافظه تکرار
  • 35. شبکه هدف (Target Network)
  • 36. استفاده از شبکه هدف
  • 37. به‌روزرسانی شبکه هدف
  • 38. Double DQN
  • 39. مزایای Double DQN
  • 40. Prioritized Experience Replay
  • 41. اولویت‌بندی تجربه‌ها
  • 42. مزایای Prioritized Experience Replay
  • 43. Dueling DQN
  • 44. معماری Dueling DQN
  • 45. مزایای Dueling DQN
  • 46. Algorithmic improvements in DQN
  • 47. Noisy DQN
  • 48. Distributional RL
  • 49. Rainbow DQN
  • 50. ترکیب روش‌های پیشرفته
  • 51. Q-Learning برای فضاهای حالت پیوسته
  • 52. Discretization of state space
  • 53. Function approximation for continuous states
  • 54. Kernel-based methods
  • 55. Gaussian Processes
  • 56. State aggregation
  • 57. Feature engineering for Q-Learning
  • 58. Deep Reinforcement Learning in general
  • 59. Policy Gradient methods
  • 60. Actor-Critic methods
  • 61. Advantages of Actor-Critic
  • 62. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 63. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 64. Model-based Reinforcement Learning
  • 65. Model learning
  • 66. Planning with learned models
  • 67. Monte Carlo Tree Search
  • 68. Applications of Q-Learning
  • 69. Robotics
  • 70. Game playing
  • 71. Autonomous driving
  • 72. Financial trading
  • 73. Healthcare
  • 74. Resource management
  • 75. Personalized recommendations
  • 76. Industrial automation
  • 77. Complex control systems
  • 78. Reinforcement learning in education
  • 79. Ethics in AI and RL
  • 80. Bias in RL algorithms
  • 81. Fairness in RL
  • 82. Safety in RL
  • 83. Interpretability of RL models
  • 84. The future of Q-Learning
  • 85. Challenges in real-world deployment
  • 86. Scalability of Q-Learning
  • 87. Generalization capabilities
  • 88. Transfer learning in RL
  • 89. Multi-agent RL
  • 90. Cooperative RL
  • 91. Competitive RL
  • 92. Game theory in RL
  • 93. Human-in-the-loop RL
  • 94. Reinforcement learning for scientific discovery
  • 95. Advanced topics in Q-Learning
  • 96. Offline RL revisited
  • 97. Batch RL
  • 98. Safe RL
  • 99. Exploration strategies for complex environments
  • 100. Meta-learning in RL

📚 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.