, ,

کتاب کاربردهای نوآورانه یادگیری تقویتی در رقابت‌های هوش مصنوعی

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 کاربردهای نوآورانه یادگیری تقویتی در رقابت‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: رقابت (Competitive MARL)

🎓 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 و کاربردهای آن
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 3. انواع یادگیری تقویتی: مبتنی بر ارزش، مبتنی بر سیاست
  • 4. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک: Q-Learning
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک: SARSA
  • 6. یادگیری تقویتی عمیق: شبکه‌های عصبی عمیق
  • 7. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در یادگیری تقویتی
  • 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 9. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 10. یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based RL)
  • 11. تفاوت‌های کلیدی یادگیری تقویتی با یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 12. مفهوم اکتشاف و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 13. استراتژی‌های اکتشاف: اپسیلون-حریصانه (Epsilon-Greedy)
  • 14. استراتژی‌های اکتشاف: نمونه‌برداری از گرادیان (Gradient Bandit)
  • 15. استراتژی‌های اکتشاف: اکتشاف مبتنی بر کنجکاوی (Curiosity-Driven Exploration)
  • 16. مسائل پاداش پراکنده (Sparse Reward Problems)
  • 17. تکنیک‌های افزایش پاداش (Reward Shaping)
  • 18. تعمیم پاداش (Reward Discounting)
  • 19. فضای حالت و فضای عمل (State and Action Space)
  • 20. فضای حالت پیوسته و گسسته
  • 21. فضای عمل پیوسته و گسسته
  • 22. پیچیدگی محاسباتی در یادگیری تقویتی
  • 23. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها: از آتاری تا استراتژی‌های پیچیده
  • 24. یادگیری تقویتی برای بازی شطرنج
  • 25. یادگیری تقویتی برای بازی Go
  • 26. یادگیری تقویتی برای بازی‌های ویدئویی استراتژیک
  • 27. مقدمه‌ای بر رقابت‌های هوش مصنوعی
  • 28. انواع رقابت‌های هوش مصنوعی
  • 29. معیارهای ارزیابی عملکرد در رقابت‌های هوش مصنوعی
  • 30. طراحی عامل‌های هوشمند برای رقابت
  • 31. بهینه‌سازی استراتژی در رقابت‌های هوش مصنوعی
  • 32. یادگیری تقویتی برای طراحی ربات‌های رقابتی
  • 33. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک خودمختار
  • 34. کنترل حرکت ربات‌ها با یادگیری تقویتی
  • 35. هماهنگی ربات‌ها در محیط‌های رقابتی
  • 36. یادگیری تقویتی در شبیه‌سازهای رباتیک
  • 37. استفاده از محیط‌های شبیه‌سازی شده برای آموزش عامل‌ها
  • 38. طراحی محیط‌های رقابتی برای یادگیری تقویتی
  • 39. محیط‌های شبیه‌سازی شده استاندارد برای رقابت AI
  • 40. اهمیت داده‌های آموزشی در یادگیری تقویتی
  • 41. تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش عامل‌ها
  • 42. یادگیری تقویتی در مسائل بهینه‌سازی پیچیده
  • 43. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 44. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع انرژی
  • 45. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 46. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر پویا با یادگیری تقویتی
  • 47. کاربرد یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 48. یادگیری تقویتی برای ترجمه ماشینی
  • 49. یادگیری تقویتی برای تولید متن
  • 50. یادگیری تقویتی در تحلیل احساسات
  • 51. یادگیری تقویتی در سیستم‌های مالی و معاملاتی
  • 52. استراتژی‌های معاملاتی خودکار با یادگیری تقویتی
  • 53. مدیریت ریسک در بازارهای مالی با یادگیری تقویتی
  • 54. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 55. کنترل ترافیک در شبکه‌های کامپیوتری با یادگیری تقویتی
  • 56. یادگیری تقویتی در شبکه‌های سنسوری
  • 57. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent RL)
  • 58. چالش‌های هماهنگی در یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 59. بازی‌های مجموع-صفر و مجموع-غیرصفر در یادگیری چندعاملی
  • 60. یادگیری تقویتی چندعاملی برای سیستم‌های توزیع‌شده
  • 61. کاربرد یادگیری تقویتی چندعاملی در رقابت‌های تیمی
  • 62. مدل‌سازی تعاملات بین عامل‌ها در یادگیری چندعاملی
  • 63. یادگیری تقویتی چندعاملی برای وظایف مشترک
  • 64. انواع معماری‌های شبکه‌های عصبی برای یادگیری تقویتی
  • 65. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در یادگیری تقویتی
  • 66. یادگیری تقویتی با حافظه بلند مدت (Long Short-Term Memory)
  • 67. یادگیری تقویتی با شبکه‌های گراف عصبی (Graph Neural Networks)
  • 68. مفاهیم پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 69. یادگیری تقویتی با چند وظیفه (Multi-Task RL)
  • 70. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 71. یادگیری تقویتی با یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 72. تفسیرپذیری در یادگیری تقویتی (Explainable RL)
  • 73. تکنیک‌های کاهش ابعاد در یادگیری تقویتی
  • 74. یادگیری تقویتی در سیستم‌های روباتیک موازی
  • 75. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 76. یادگیری تقویتی در کنترل کیفیت محصولات
  • 77. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها
  • 78. ملاحظات اخلاقی در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی رقابتی
  • 79. ایمنی در عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 80. کاربرد یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی‌های علمی
  • 81. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده با یادگیری تقویتی
  • 82. یادگیری تقویتی در کشف دارو
  • 83. یادگیری تقویتی در طراحی مواد جدید
  • 84. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق پیشرفته
  • 85. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 86. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 87. Actor-Critic Methods
  • 88. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 89. Soft Actor-Critic (SAC)
  • 90. Rainbow DQN
  • 91. Distributed Distributional Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 92. امکان‌سنجی فنی پیاده‌سازی در سیستم‌های آموزشی
  • 93. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی
  • 94. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 95. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی و رقابت‌های هوش مصنوعی

📚 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 کاربردهای نوآورانه یادگیری تقویتی در رقابت‌های هوش مصنوعی”

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

پیمایش به بالا