سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب REINFORCE برای یادگیری همکاری و رقابت در سیستم‌های هوشمند

کتاب REINFORCE برای یادگیری همکاری و رقابت در سیستم‌های 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 REINFORCE برای یادگیری همکاری و رقابت در سیستم‌های هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: REINFORCE

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در سیستم‌های هوشمند
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 3. انواع یادگیری تقویتی: مبتنی بر ارزش، مبتنی بر سیاست
  • 4. یادگیری تقویتی بدون مدل و با مدل
  • 5. تعریف مسئله یادگیری تقویتی: فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 6. عناصر MDP: حالت‌ها، اعمال، احتمالات انتقال، تابع پاداش
  • 7. ارزش حالت و ارزش عمل
  • 8. تابع بهینه سیاست
  • 9. معادلات بلمن برای ارزش حالت و ارزش عمل
  • 10. روش‌های حل MDP: برنامه‌ریزی پویا
  • 11. الگوریتم‌های تکرار مقدار
  • 12. الگوریتم‌های تکرار سیاست
  • 13. یادگیری تقویتی بدون مدل: الگوریتم‌های مونت کارلو
  • 14. یادگیری تقویتی بدون مدل: یادگیری تفاوت زمانی (TD)
  • 15. الگوریتم TD(0)
  • 16. الگوریتم SARSA
  • 17. الگوریتم Q-learning
  • 18. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 19. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 20. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش عمیق (DQN)
  • 21. بهینه‌سازی DQN: حافظه تجربی، هدف‌گذاری شبکه
  • 22. پیشرفت‌های DQN: Double DQN, Dueling DQN, Prioritized Experience Replay
  • 23. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست عمیق (Policy Gradient)
  • 24. الگوریتم REINFORCE
  • 25. الگوریتم Actor-Critic
  • 26. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 27. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 28. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 29. الگوریتم TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 30. یادگیری تقویتی مختلط (Hybrid)
  • 31. یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based Reinforcement Learning)
  • 32. یادگیری مدل محیط
  • 33. برنامه‌ریزی با مدل آموخته شده
  • 34. الگوریتم Dyna-Q
  • 35. یادگیری تقویتی چند عامله (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 36. مفاهیم کلیدی در MARL
  • 37. همکاری در سیستم‌های چند عامله
  • 38. رقابت در سیستم‌های چند عامله
  • 39. یادگیری تقویتی مختلط (Cooperative-Competitive)
  • 40. مدل‌های ارتباطی در MARL
  • 41. حل تعارض در MARL
  • 42. تکنیک‌های یادگیری مستقل در MARL
  • 43. تکنیک‌های یادگیری متمرکز در MARL
  • 44. محدودیت‌های یادگیری تقویتی
  • 45. مشکل انفجار پاداش و کاهش آن
  • 46. مشکل فضای حالت و عمل بزرگ
  • 47. مشکل کاوش در محیط
  • 48. استراتژی‌های کاوش: اپسیلون-حریصانه، نمونه‌برداری تصادفی، آنتروپی
  • 49. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 50. یادگیری تقویتی با پاداش مصنوعی (Reward Shaping)
  • 51. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 52. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی
  • 53. کاربردها در بهینه‌سازی سیستم‌های هوشمند
  • 54. کاربرد در رباتیک و کنترل
  • 55. کاربرد در بازی‌ها (مانند شطرنج، Go)
  • 56. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. کاربرد در مدیریت منابع و تخصیص
  • 58. کاربرد در بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 59. کاربرد در سیستم‌های خودران
  • 60. کاربرد در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 61. کاربرد در شبیه‌سازی‌های علمی
  • 62. کاربرد در آموزش و یادگیری شخصی‌سازی شده
  • 63. کاربرد در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 64. کاربرد در امور مالی و معاملاتی
  • 65. کاربرد در بهینه‌سازی سیستم‌های انرژی
  • 66. کاربرد در هوشمندسازی شهری
  • 67. کاربرد در تشخیص الگوهای پیچیده
  • 68. کاربرد در پردازش زبان طبیعی
  • 69. کاربرد در بینایی ماشین
  • 70. کاربرد در پزشکی و تشخیص بیماری
  • 71. کاربرد در تحقیقات علمی و اکتشاف
  • 72. اصول برنامه‌نویسی برای یادگیری تقویتی
  • 73. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری تقویتی (مانند Stable Baselines3, Ray RLlib)
  • 74. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی
  • 75. تنظیم هایپرپارامترها در یادگیری تقویتی
  • 76. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 77. تصویرسازی و تحلیل نتایج یادگیری تقویتی
  • 78. ملاحظات پیاده‌سازی در سیستم‌های واقعی
  • 79. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی
  • 80. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 81. یادگیری تقویتی با پاداش‌های متغیر با زمان
  • 82. یادگیری تقویتی در حالت‌های نامشخص (Partially Observable MDPs - POMDPs)
  • 83. یادگیری تقویتی با حافظه (Memory-based Reinforcement Learning)
  • 84. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 85. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM)
  • 86. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های حافظه و توجه (Attention)
  • 87. یادگیری تقویتی برای وظایف پیچیده و سلسله مراتبی
  • 88. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 89. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال (Active Learning)
  • 90. یادگیری تقویتی در چارچوب اقتصاد اسلامی (اشاره به بانکداری بدون ربا)
  • 91. یادگیری تقویتی در مدیریت سرمایه‌گذاری اسلامی
  • 92. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی زنجیره تأمین اسلامی
  • 93. یادگیری تقویتی در چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی (در صورت کاربرد)
  • 94. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مصرف انرژی خانوار
  • 95. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های یادگیری تقویتی
  • 96. حملات به شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 97. روش‌های دفاع در برابر حملات
  • 98. آینده یادگیری تقویتی و سیستم‌های هوشمند

📚 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.