سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی یادگیری تقویتی عمیق با پایتون: تئوری و کاربردها

کتاب مبانی یادگیری تقویتی عمیق با پایتون: تئوری و کاربردها

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 مبانی یادگیری تقویتی عمیق با پایتون: تئوری و کاربردها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری
  • 4. پاداش و سیاست‌ها
  • 5. تابع ارزش و تابع کیو
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 7. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 8. یادگیری مبتنی بر مدل
  • 9. یادگیری بدون مدل
  • 10. مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 11. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 12. معماری‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 13. معماری‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 14. یادگیری تقویتی عمیق با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 15. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 16. Deep Q-Networks (DQN)
  • 17. Double DQN
  • 18. Dueling DQN
  • 19. Prioritized Experience Replay
  • 20. Noisy DQN
  • 21. Policy Gradient Methods
  • 22. REINFORCE
  • 23. Actor-Critic Methods
  • 24. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 25. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 26. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 27. Soft Actor-Critic (SAC)
  • 28. Parallel Policy Optimization
  • 29. Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 30. Cooperative Multi-Agent Systems
  • 31. Competitive Multi-Agent Systems
  • 32. Mixed Multi-Agent Systems
  • 33. Communication in Multi-Agent Systems
  • 34. Multi-Agent Reinforcement Learning Algorithms
  • 35. Multi-Agent DQN
  • 36. Multi-Agent Policy Gradients
  • 37. Multi-Agent Actor-Critic
  • 38. Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 39. Exploration Strategies
  • 40. Epsilon-Greedy Exploration
  • 41. Softmax Exploration
  • 42. Upper Confidence Bound (UCB)
  • 43. Thompson Sampling
  • 44. Intrinsic Motivation
  • 45. Curiosity-Driven Exploration
  • 46. Count-Based Exploration
  • 47. Random Network Distillation
  • 48. Go-Explore
  • 49. Transfer Learning in Reinforcement Learning
  • 50. Domain Adaptation
  • 51. Task Transfer
  • 52. Feature Transfer
  • 53. Meta-Learning for Reinforcement Learning
  • 54. Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)
  • 55. Reinforcement Learning for Robotics
  • 56. Robot Control
  • 57. Motion Planning
  • 58. Grasping and Manipulation
  • 59. Human-Robot Interaction
  • 60. Reinforcement Learning for Game Playing
  • 61. AlphaGo
  • 62. AlphaZero
  • 63. OpenAI Five
  • 64. DeepMind StarCraft II
  • 65. Reinforcement Learning for Natural Language Processing
  • 66. Dialogue Systems
  • 67. Text Generation
  • 68. Machine Translation
  • 69. Question Answering
  • 70. Reinforcement Learning for Recommender Systems
  • 71. Personalized Recommendations
  • 72. Session-Based Recommendations
  • 73. Cold-Start Problem
  • 74. Reinforcement Learning for Finance
  • 75. Algorithmic Trading
  • 76. Portfolio Optimization
  • 77. Risk Management
  • 78. Fraud Detection
  • 79. Reinforcement Learning for Healthcare
  • 80. Drug Discovery
  • 81. Medical Diagnosis
  • 82. Treatment Optimization
  • 83. Personalized Medicine
  • 84. Reinforcement Learning for Autonomous Driving
  • 85. Path Planning
  • 86. Decision Making
  • 87. Control Systems
  • 88. Simulation Environments
  • 89. Ethical Considerations in AI and Reinforcement Learning
  • 90. Bias in AI
  • 91. Fairness in AI
  • 92. Accountability in AI
  • 93. Safety in AI
  • 94. Future of Reinforcement Learning
  • 95. Challenges and Opportunities
  • 96. Research Directions
  • 97. Societal Impact
  • 98. Responsible AI Development

📚 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.