, ,

کتاب مدل‌سازی مسائل با Q-Learning

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 مدل‌سازی مسائل با Q-Learning

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: Q-Learning

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
  • 4. فضای حالت و فضای عمل
  • 5. پاداش و تابع ارزش
  • 6. سیاست‌ها در یادگیری تقویتی
  • 7. مدل‌های محیط
  • 8. یادگیری مبتنی بر مدل
  • 9. یادگیری بدون مدل
  • 10. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش
  • 11. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست
  • 12. یادگیری Q
  • 13. مبانی Q-Learning
  • 14. تابع Q
  • 15. جدول Q
  • 16. به‌روزرسانی جدول Q
  • 17. نرخ یادگیری (آلفا)
  • 18. ضریب تنزیل (گاما)
  • 19. اکتشاف در مقابل بهره‌برداری
  • 20. اپسیلون-حریصانه (Epsilon-Greedy)
  • 21. سایر استراتژی‌های اکتشاف
  • 22. پیاده‌سازی Q-Learning
  • 23. مثال ساده Q-Learning
  • 24. حل مسئله مسیریابی
  • 25. حل مسئله انبارداری
  • 26. حل مسئله بازی ساده
  • 27. Q-Learning با فضای حالت گسسته
  • 28. Q-Learning با فضای حالت پیوسته
  • 29. تقریب تابع ارزش
  • 30. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 31. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 32. Deep Q-Networks (DQN)
  • 33. معماری DQN
  • 34. تجربه بازپخش (Experience Replay)
  • 35. هدف شبکه (Target Network)
  • 36. بهبودهای DQN
  • 37. Double DQN
  • 38. Dueling DQN
  • 39. Prioritized Experience Replay
  • 40. Rainbow DQN
  • 41. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست گرادیان
  • 42. سیاست گرادیان
  • 43. Actor-Critic
  • 44. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 45. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 46. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 47. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 48. الگوریتم‌های مبتنی بر مدل
  • 49. Dyna-Q
  • 50. Model-Based Reinforcement Learning
  • 51. یادگیری مدل محیط
  • 52. برنامه‌ریزی با مدل آموخته شده
  • 53. کاربردها در صنعت
  • 54. کاربردها در رباتیک
  • 55. کاربردها در بازی‌ها
  • 56. کاربردها در امور مالی (با رعایت چارچوب شرعی و مقررات)
  • 57. کاربردها در پزشکی (با رعایت چارچوب شرعی و مقررات)
  • 58. کاربردها در مدیریت منابع
  • 59. کاربردها در بهینه‌سازی سیستم‌ها
  • 60. چالش‌های Q-Learning
  • 61. ابعاد بالای فضای حالت
  • 62. فضای عمل بزرگ
  • 63. ناپایداری یادگیری
  • 64. مشکلات در محیط‌های پویا
  • 65. مسائل ایمنی در یادگیری تقویتی
  • 66. مسائل اخلاقی در یادگیری تقویتی
  • 67. ملاحظات شرعی در کاربردها
  • 68. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی
  • 69. استانداردهای داده در یادگیری تقویتی
  • 70. برنامه‌نویسی عامل‌های هوشمند
  • 71. ابزارهای یادگیری تقویتی
  • 72. کتابخانه‌های پایتون برای RL
  • 73. OpenAI Gym
  • 74. Stable Baselines3
  • 75. Ray RLlib
  • 76. TensorFlow Agents
  • 77. PyTorch RL
  • 78. مفاهیم پیشرفته‌تر
  • 79. یادگیری تقویتی چند عاملی (Multi-Agent RL)
  • 80. هماهنگی در RL چند عاملی
  • 81. رقابت در RL چند عاملی
  • 82. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 83. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 84. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در RL
  • 85. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی
  • 86. یادگیری تقویتی برای کنترل
  • 87. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی
  • 88. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری
  • 89. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 90. معیارهای ارزیابی
  • 91. مقایسه الگوریتم‌ها
  • 92. آینده یادگیری تقویتی
  • 93. روندهای تحقیقاتی
  • 94. قابلیت اطمینان در RL
  • 95. قابلیت تفسیر در RL
  • 96. کاربردهای نوین RL
  • 97. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع شده
  • 98. یادگیری تقویتی با نظارت محدود
  • 99. یادگیری تقویتی در دنیای واقعی
  • 100. پروژه‌های عملی Q-Learning

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مدل‌سازی مسائل با Q-Learning”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا