سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و کاربردهای آن

کتاب یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و کاربردهای آن

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 (Reinforcement Learning) و کاربردهای آن

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 4. مدل محیط و یادگیری بدون مدل
  • 5. مسئله تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 6. تابع ارزش حالت
  • 7. تابع ارزش عمل
  • 8. معادله بلمن
  • 9. بهینه‌سازی تابع ارزش
  • 10. سیاست‌ها در یادگیری تقویتی
  • 11. سیاست‌های قطعی و تصادفی
  • 12. ارزش تابع سیاست
  • 13. بهینه‌سازی سیاست
  • 14. روش‌های ارزش‌گذاری سیاست
  • 15. روش‌های سیاست‌گرادیان
  • 16. روش‌های بازیگر-منتقد (Actor-Critic)
  • 17. یادگیری بدون مدل: روش‌های مونت کارلو
  • 18. یادگیری بدون مدل: یادگیری تفاضل زمانی (TD Learning)
  • 19. روش TD(0)
  • 20. روش TD(λ)
  • 21. یادگیری Q
  • 22. الگوریتم Q-Learning
  • 23. الگوریتم SARSA
  • 24. مقایسه Q-Learning و SARSA
  • 25. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 26. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 27. Deep Q-Networks (DQN)
  • 28. بهبودهای DQN (Double DQN, Dueling DQN)
  • 29. یادگیری مبتنی بر مدل در یادگیری تقویتی
  • 30. مدل‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 31. یادگیری اکتشافی
  • 32. روش‌های اکتشافی مبتنی بر پاداش
  • 33. روش‌های اکتشافی مبتنی بر عدم قطعیت
  • 34. استراتژی‌های اکتشافی (ε-greedy, Boltzmann)
  • 35. یادگیری تقویتی چند عاملی (Multi-Agent RL)
  • 36. محیط‌های چند عاملی
  • 37. بازی‌ها و یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 38. هماهنگی و رقابت در یادگیری چند عاملی
  • 39. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 40. کنترل ربات‌های صنعتی
  • 41. ناوبری ربات‌های خودمختار
  • 42. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 43. شخصی‌سازی محتوا
  • 44. بهینه‌سازی تجربه کاربری
  • 45. کاربردهای یادگیری تقویتی در مالی
  • 46. معاملات خودکار سهام
  • 47. مدیریت ریسک در بازارهای مالی
  • 48. کاربردهای یادگیری تقویتی در سلامت
  • 49. تشخیص بیماری‌ها
  • 50. بهینه‌سازی درمان
  • 51. کاربردهای یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 52. استراتژی‌های بازی در بازی‌های کامپیوتری
  • 53. یادگیری تقویتی در بازی‌های تخته‌ای
  • 54. کاربردهای یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی منابع
  • 55. مدیریت ترافیک شهری
  • 56. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 57. کاربردهای یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 58. تولید متن
  • 59. ترجمه ماشینی
  • 60. کاربردهای یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
  • 61. تشخیص اشیاء
  • 62. دنبال کردن اهداف
  • 63. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی
  • 64. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 65. شفافیت در تصمیم‌گیری
  • 66. امنیت در سیستم‌های یادگیری تقویتی
  • 67. حملات به عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 68. دفاع در برابر حملات
  • 69. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 70. تکنیک‌های افزایش پاداش
  • 71. هدف‌گذاری (Hindsight Experience Replay - HER)
  • 72. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
  • 73. شبکه‌های عصبی عمیق برای عمل پیوسته
  • 74. یادگیری تقویتی در رباتیک پیشرفته
  • 75. کنترل حرکات پیچیده ربات
  • 76. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر پویا
  • 77. توصیه‌گرهای تطبیقی
  • 78. کاربردهای یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی شبکه‌های مخابراتی
  • 79. مدیریت پهنای باند
  • 80. کاهش تاخیر
  • 81. کاربردهای یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 82. مدیریت موجودی
  • 83. بهینه‌سازی لجستیک
  • 84. یادگیری تقویتی در طراحی سیستم‌های هوشمند
  • 85. سیستم‌های توزیع‌شده
  • 86. سیستم‌های خودکار
  • 87. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 88. یادگیری از وظایف مشابه
  • 89. انتقال سیاست‌های آموخته شده
  • 90. یادگیری تقویتی با یادگیری فدرال
  • 91. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 92. یادگیری از داده‌های توزیع‌شده
  • 93. یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 94. مدل‌سازی سیستم‌های واقعی
  • 95. تست و اعتبارسنجی سیاست‌ها
  • 96. یادگیری تقویتی در حوزه اتوماسیون صنعتی
  • 97. کنترل فرایندهای تولیدی
  • 98. نگهداری پیش‌بینانه
  • 99. یادگیری تقویتی در حوزه انرژی‌های تجدیدپذیر
  • 100. مدیریت شبکه برق 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.