سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)

کتاب یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement 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 یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفهوم عامل و محیط
  • 3. تابع پاداش و هدف عامل
  • 4. فضای حالت و فضای عمل
  • 5. روش‌های مبتنی بر ارزش
  • 6. روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 7. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 8. یادگیری تقویتی با مدل
  • 9. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 10. قضیه اساسی یادگیری تقویتی
  • 11. معادله بلمن
  • 12. مقدار حالت و مقدار عمل
  • 13. بهینه‌سازی سیاست
  • 14. روش‌های گرادیان سیاست
  • 15. روش‌های بازیگر-منتقد (Actor-Critic)
  • 16. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 17. معماری شبکه‌های عصبی برای DQN
  • 18. تجربه بازپخش (Experience Replay)
  • 19. هدف‌گذاری شبکه عصبی (Target Network)
  • 20. بهینه‌سازی DQN
  • 21. Double DQN
  • 22. Prioritized Experience Replay
  • 23. Dueling DQN
  • 24. Rainbow DQN
  • 25. یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 26. یادگیری سیاست عمیق (DPG)
  • 27. یادگیری سیاست گرادیان عمیق (DDPG)
  • 28. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 29. مدل‌سازی محیط
  • 30. یادگیری مدل‌های دینامیکی
  • 31. استفاده از مدل در برنامه‌ریزی
  • 32. مدل‌سازی پاداش
  • 33. یادگیری تقویتی چندعاملی (MARL)
  • 34. مفاهیم اساسی MARL
  • 35. هماهنگی در MARL
  • 36. رقابت در MARL
  • 37. بازی‌های مجموع-صفر
  • 38. بازی‌های مجموع-غیرصفر
  • 39. روش‌های مرکزی در MARL
  • 40. روش‌های غیرمرکزی در MARL
  • 41. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 42. تکنیک‌های مهندسی پاداش
  • 43. انتقال یادگیری در یادگیری تقویتی
  • 44. انتقال دانش بین وظایف
  • 45. انتقال دانش بین عامل‌ها
  • 46. انتقال دانش از وظایف مصنوعی
  • 47. یادگیری تقویتی برای رباتیک
  • 48. کنترل ربات با یادگیری تقویتی
  • 49. یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی رباتیک
  • 50. استقرار ربات در دنیای واقعی
  • 51. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 52. تولید متن با یادگیری تقویتی
  • 53. ترجمه ماشینی با یادگیری تقویتی
  • 54. خلاصه‌سازی متن با یادگیری تقویتی
  • 55. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 56. یادگیری استراتژی در بازی‌های تخته‌ای
  • 57. یادگیری استراتژی در بازی‌های ویدئویی
  • 58. یادگیری تقویتی برای کنترل سیستم‌ها
  • 59. کنترل ترافیک هوشمند
  • 60. مدیریت منابع انرژی
  • 61. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 62. یادگیری تقویتی در امور مالی
  • 63. معاملات الگوریتمی
  • 64. مدیریت پورتفولیو
  • 65. پیش‌بینی بازارهای مالی
  • 66. یادگیری تقویتی در سلامت
  • 67. تشخیص بیماری
  • 68. طراحی درمان
  • 69. مدیریت بیماری‌های مزمن
  • 70. یادگیری تقویتی و اخلاق
  • 71. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 72. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 73. شفافیت و قابلیت تفسیر
  • 74. ایمنی در یادگیری تقویتی
  • 75. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 76. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 77. تست عامل‌ها در محیط‌های مختلف
  • 78. روش‌های بهبود پایداری
  • 79. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 80. سازگاری عامل‌ها با تغییرات محیطی
  • 81. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های محاسباتی
  • 82. بهینه‌سازی منابع در یادگیری تقویتی
  • 83. عامل‌های کارآمد در یادگیری تقویتی
  • 84. کاربرد یادگیری تقویتی در صنعت
  • 85. اتوماسیون صنعتی
  • 86. بهینه‌سازی فرآیند تولید
  • 87. کنترل کیفیت با یادگیری تقویتی
  • 88. یادگیری تقویتی در کشاورزی
  • 89. مدیریت هوشمند مزارع
  • 90. بهینه‌سازی مصرف آب و کود
  • 91. پیش‌بینی آفات و بیماری‌های گیاهی
  • 92. یادگیری تقویتی در حمل و نقل
  • 93. هدایت خودکار وسایل نقلیه
  • 94. بهینه‌سازی مسیرهای حمل و نقل
  • 95. مدیریت ترافیک هوشمند
  • 96. یادگیری تقویتی در آموزش
  • 97. شخصی‌سازی فرآیندهای یادگیری
  • 98. سیستم‌های کمک آموزشی هوشمند
  • 99. ارزیابی پیشرفت یادگیری دانش‌آموزان
  • 100. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی الگوریتم‌ها

📚 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.