سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب اصول و تکنیک‌های یادگیری تقویتی عمیق در محیط‌های پویا

کتاب اصول و تکنیک‌های یادگیری تقویتی عمیق در محیط‌های پویا

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 اصول و تکنیک‌های یادگیری تقویتی عمیق در محیط‌های پویا

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning - DRL)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. تعریف مسائل یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی (عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش)
  • 4. مدل‌های یادگیری تقویتی (مارکوفی)
  • 5. فضای حالت و فضای عمل
  • 6. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 7. تعادل اکتشاف و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 8. روش‌های مبتنی بر ارزش (Value-Based Methods)
  • 9. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 10. یادگیری Q عمیق (Deep Q-Learning)
  • 11. شبکه‌های عصبی برای تقریب تابع ارزش
  • 12. معماری شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 13. تابع هدف در یادگیری Q عمیق
  • 14. بهینه‌سازی تابع هدف
  • 15. روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods)
  • 16. گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 17. الگوریتم REINFORCE
  • 18. روش‌های Actor-Critic
  • 19. معماری Actor-Critic
  • 20. یادگیری تقویتی عمیق در محیط‌های پیوسته
  • 21. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی عمیق
  • 22. محیط‌های شبیه‌سازی شده (مانند OpenAI Gym)
  • 23. انتخاب تابع پاداش مناسب
  • 24. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters)
  • 25. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 26. روش‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 27. یادگیری تقویتی چند عاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 28. محیط‌های همکاری و رقابتی
  • 29. مفاهیم اساسی در یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 30. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 31. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 32. کنترل ربات‌ها با یادگیری تقویتی
  • 33. یادگیری از مشاهدات (Imitation Learning)
  • 34. تقویت یادگیری از مشاهدات
  • 35. یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی (Intrinsic Reward)
  • 36. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی
  • 37. بهینه‌سازی سبد سهام با یادگیری تقویتی
  • 38. مدیریت منابع با یادگیری تقویتی
  • 39. بهینه‌سازی مصرف انرژی با یادگیری تقویتی
  • 40. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 41. شخصی‌سازی محتوا با یادگیری تقویتی
  • 42. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 43. تولید متن با یادگیری تقویتی
  • 44. ترجمه ماشینی با یادگیری تقویتی
  • 45. تولید پاسخ در گفتگو با یادگیری تقویتی
  • 46. یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
  • 47. تشخیص اشیاء با یادگیری تقویتی
  • 48. تفسیر تصاویر با یادگیری تقویتی
  • 49. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 50. توسعه عامل‌های هوشمند برای بازی‌ها
  • 51. یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک
  • 52. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 53. مدل‌سازی محیط‌های پویا
  • 54. چالش‌های یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 55. روش‌های مقابله با عدم قطعیت در محیط‌های پویا
  • 56. یادگیری تقویتی با حافظه
  • 57. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در یادگیری تقویتی
  • 58. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM)
  • 59. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
  • 60. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 61. یادگیری تقویتی برای وظایف مشابه
  • 62. تنظیم دقیق مدل‌ها برای وظایف جدید
  • 63. یادگیری تقویتی با اکتشاف فعال (Active Exploration)
  • 64. روش‌های اکتشاف مبتنی بر عدم قطعیت
  • 65. یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based Reinforcement Learning)
  • 66. یادگیری مدل محیط
  • 67. برنامه‌ریزی با مدل آموخته شده
  • 68. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 69. استفاده از داده‌های از پیش جمع‌آوری شده
  • 70. چالش‌های یادگیری تقویتی آفلاین
  • 71. روش‌های یادگیری تقویتی آفلاین
  • 72. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Reward)
  • 73. روش‌های افزایش پاداش
  • 74. تکنیک‌های مهندسی پاداش
  • 75. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع شده
  • 76. هماهنگی عامل‌ها در سیستم‌های توزیع شده
  • 77. امنیت در سیستم‌های یادگیری تقویتی
  • 78. حفاظت از عامل‌ها در برابر حملات
  • 79. اخلاق در یادگیری تقویتی
  • 80. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
  • 81. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 82. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 83. کاربرد یادگیری تقویتی در صنعت
  • 84. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 85. کنترل کیفیت با یادگیری تقویتی
  • 86. مدیریت زنجیره تأمین با یادگیری تقویتی
  • 87. یادگیری تقویتی در حوزه سلامت
  • 88. تشخیص بیماری‌ها با یادگیری تقویتی
  • 89. توسعه درمان‌های شخصی‌سازی شده
  • 90. مدیریت منابع بیمارستانی
  • 91. یادگیری تقویتی در حوزه مالی
  • 92. مدیریت ریسک با یادگیری تقویتی
  • 93. تشخیص تقلب با یادگیری تقویتی
  • 94. یادگیری تقویتی در حمل و نقل
  • 95. بهینه‌سازی ترافیک با یادگیری تقویتی
  • 96. خودروهای خودران
  • 97. مدیریت ناوگان حمل و نقل
  • 98. یادگیری تقویتی در حوزه انرژی
  • 99. مدیریت شبکه برق با یادگیری تقویتی
  • 100. بهینه‌سازی تولید انرژی تجدیدپذیر

📚 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.