سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تقویت یادگیری: آموزش عامل‌ها از طریق آزمون و خطا

کتاب تقویت یادگیری: آموزش عامل‌ها از طریق آزمون و خطا

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 تقویت یادگیری: آموزش عامل‌ها از طریق آزمون و خطا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عامل‌ها با آزمون و خطا
  • 2. مبانی عامل‌های هوشمند
  • 3. انواع عامل‌های واکنشی ساده
  • 4. عامل‌های مبتنی بر هدف
  • 5. عامل‌های سودمندی
  • 6. عامل‌های منطقی
  • 7. عامل‌های مبتنی بر مدل
  • 8. یادگیری در عامل‌ها
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشینی
  • 10. یادگیری نظارت شده
  • 11. یادگیری بدون نظارت
  • 12. یادگیری تقویتی
  • 13. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 14. حالت، عمل، پاداش
  • 15. سیاست عامل
  • 16. تابع ارزش
  • 17. مدل محیط
  • 18. یادگیری آفلاین در مقابل آنلاین
  • 19. یادگیری کامل در مقابل افزایشی
  • 20. یادگیری اپیزودیک در مقابل پیوسته
  • 21. الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر جدول
  • 22. Q-learning
  • 23. SARSA
  • 24. Deep Q-Networks (DQN)
  • 25. تکامل DQN
  • 26. Double DQN
  • 27. Dueling DQN
  • 28. Prioritized Experience Replay
  • 29. Actor-Critic Methods
  • 30. Policy Gradients
  • 31. REINFORCE
  • 32. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 33. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 34. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 35. TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 36. SAC (Soft Actor-Critic)
  • 37. یادگیری تقویتی با مدل
  • 38. Dynamic Programming
  • 39. Value Iteration
  • 40. Policy Iteration
  • 41. Monte Carlo Methods
  • 42. Temporal Difference Learning
  • 43. Exploration vs. Exploitation
  • 44. Epsilon-Greedy Strategy
  • 45. Softmax Exploration
  • 46. Upper Confidence Bound (UCB)
  • 47. Thompson Sampling
  • 48. Multi-Armed Bandits
  • 49. Contextual Bandits
  • 50. Markov Decision Processes (MDPs)
  • 51. Partial Observable Markov Decision Processes (POMDPs)
  • 52. حل MDPs در محیط‌های شناخته شده
  • 53. یادگیری عامل‌ها برای حل مسائل بهینه‌سازی
  • 54. کاربردها در رباتیک
  • 55. کاربردها در بازی‌ها
  • 56. کاربردها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. کاربردها در مدیریت منابع
  • 58. کاربردها در سیستم‌های خودران
  • 59. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 60. لایه‌های کانولوشنال
  • 61. لایه‌های بازگشتی
  • 62. لایه‌های Dense
  • 63. توابع فعال‌سازی
  • 64. بهینه‌سازی با گرادیانت نزولی
  • 65. Backpropagation
  • 66. آموزش مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 67. تنظیم هایپرپارامترها
  • 68. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 69. شبیه‌سازی محیط‌ها
  • 70. تست و اعتبارسنجی عامل‌ها
  • 71. ملاحظات اخلاقی در عامل‌های هوشمند
  • 72. امنیت عامل‌های هوشمند
  • 73. قابلیت تفسیرپذیری عامل‌های هوشمند
  • 74. طراحی پاداش موثر
  • 75. جلوگیری از سوگیری در یادگیری
  • 76. یادگیری تقویتی در حوزه اقتصاد
  • 77. یادگیری تقویتی در حوزه بهداشت و درمان
  • 78. یادگیری تقویتی در حوزه آموزش
  • 79. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 80. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
  • 81. Cooperative MARL
  • 82. Competitive MARL
  • 83. Mixed MARL
  • 84. Federated Reinforcement Learning
  • 85. Transfer Learning in Reinforcement Learning
  • 86. Meta-Learning for Reinforcement Learning
  • 87. Reinforcement Learning for Robotics Manipulation
  • 88. Reinforcement Learning for Autonomous Driving
  • 89. Reinforcement Learning for Natural Language Processing
  • 90. Reinforcement Learning for Computer Vision
  • 91. یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی مولد
  • 92. آینده یادگیری عامل‌ها با آزمون و خطا
  • 93. مروری بر پیشرفت‌های اخیر
  • 94. چالش‌های پیش رو
  • 95. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز
  • 96. جمع‌بندی مباحث کلیدی
  • 97. منابع برای مطالعه بیشتر

📚 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.