سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدل‌های یادگیری تقویتی برای عامل‌های با ظرفیت محاسباتی محدود

کتاب مدل‌های یادگیری تقویتی برای عامل‌های با ظرفیت محاسباتی محدود

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 مدل‌های یادگیری تقویتی برای عامل‌های با ظرفیت محاسباتی محدود

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مدل‌های یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم اساسی عامل و محیط
  • 3. انواع یادگیری تقویتی
  • 4. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 5. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 6. مدل‌های یادگیری تقویتی: مروری کلی
  • 7. هدف‌گذاری عامل‌های با ظرفیت محدود
  • 8. چالش‌های ظرفیت محاسباتی در یادگیری تقویتی
  • 9. اهمیت بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 10. مدل‌های خطی در یادگیری تقویتی
  • 11. توابع ارزش خطی
  • 12. توابع سیاست خطی
  • 13. تقریب توابع ارزش با شبکه‌های عصبی
  • 14. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 15. معماری‌های رایج شبکه‌های عصبی
  • 16. پس‌انتشار خطا در شبکه‌های عصبی
  • 17. یادگیری تقویتی عمیق (DQN)
  • 18. اجرای DQN
  • 19. حافظه تجربی (Experience Replay)
  • 20. نرخ یادگیری و نرخ اکتشاف
  • 21. مدل‌های مبتنی بر مدل (Model-based RL)
  • 22. یادگیری مدل محیط
  • 23. استفاده از مدل برای برنامه‌ریزی
  • 24. مدل‌های یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-free RL)
  • 25. الگوریتم‌های Q-learning
  • 26. تفاوت Q-learning و DQN
  • 27. الگوریتم SARSA
  • 28. مقایسه SARSA و Q-learning
  • 29. یادگیری سیاست گرادیان (Policy Gradient)
  • 30. الگوریتم REINFORCE
  • 31. مزایا و معایب Policy Gradient
  • 32. روش‌های Actor-Critic
  • 33. معماری Actor-Critic
  • 34. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 35. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 36. یادگیری تقویتی با ظرفیت محدود: رویکردهای اولیه
  • 37. کاهش ابعاد فضای حالت
  • 38. کاهش ابعاد فضای عمل
  • 39. فشرده‌سازی مدل‌ها
  • 40. استفاده از مدل‌های کوچک‌تر
  • 41. طراحی معماری‌های کارآمد شبکه عصبی
  • 42. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای داده‌های تصویری
  • 43. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 44. استفاده از شبکه‌های عصبی محدود (Compact Neural Networks)
  • 45. شبکه‌های عصبی اسپارس (Sparse Neural Networks)
  • 46. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 47. آموزش مدل کوچک از روی مدل بزرگ
  • 48. تکنیک‌های تنظیم پارامتر (Hyperparameter Tuning)
  • 49. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 50. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 51. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 52. یادگیری تقویتی با حافظه محدود
  • 53. مدل‌های حافظه خارجی
  • 54. مدل‌های حافظه داخلی
  • 55. استفاده از معماری‌های حافظه‌دار
  • 56. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های زمانی
  • 57. بهینه‌سازی زمان اجرا
  • 58. استفاده از الگوریتم‌های کارآمد
  • 59. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده
  • 60. کاهش پیچیدگی داده‌ها
  • 61. انتخاب ویژگی‌های مرتبط
  • 62. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 63. سازگاری با تغییرات محیط
  • 64. یادگیری مستمر (Continual Learning)
  • 65. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 66. استفاده از دانش از پیش آموخته شده
  • 67. کاربرد یادگیری انتقالی در عامل‌های با ظرفیت محدود
  • 68. یادگیری تقویتی برای رباتیک
  • 69. کنترل ربات‌های متحرک
  • 70. کنترل بازوهای رباتیک
  • 71. یادگیری تقویتی برای بازی‌ها
  • 72. بازی‌های ساده
  • 73. بازی‌های پیچیده
  • 74. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سیستم‌ها
  • 75. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 76. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
  • 77. معیارهای ارزیابی عامل‌های با ظرفیت محدود
  • 78. عملکرد و کارایی
  • 79. منابع محاسباتی مورد نیاز
  • 80. زمان آموزش و استنتاج
  • 81. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 82. کاربرد در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 83. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 84. امنیت سیستم‌های هوشمند
  • 85. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی
  • 86. انتخاب چارچوب‌های یادگیری تقویتی
  • 87. محیط‌های شبیه‌سازی
  • 88. ابزارهای ارزیابی
  • 89. تکنیک‌های پیشرفته برای عامل‌های با ظرفیت محدود
  • 90. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent RL)
  • 91. پیاده‌سازی در سیستم‌های توزیع شده
  • 92. چالش‌های مواجهه با نویز در داده‌ها
  • 93. کاربرد تکنیک‌های مقاوم‌سازی (Robustness)
  • 94. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 95. طراحی تابع پاداش مؤثر
  • 96. تقویت یادگیری با پاداش‌های کمکی (Reward Shaping)
  • 97. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌گر
  • 98. پیش‌بینی وضعیت آینده
  • 99. پیش‌بینی پاداش آینده
  • 100. یادگیری تقویتی در زمان واقعی (Real-time 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.