سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های پیشرفته Q-Learning برای مسائل پیچیده

کتاب تکنیک‌های پیشرفته Q-Learning برای مسائل پیچیده

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 تکنیک‌های پیشرفته Q-Learning برای مسائل پیچیده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: Q-Learning

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و Q-Learning
  • 2. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
  • 3. ساختار و عملکرد تابع ارزش (Value Function)
  • 4. ساختار و عملکرد تابع سیاست (Policy Function)
  • 5. فضای حالت و عمل در مسائل یادگیری تقویتی
  • 6. اکتشاف در مقابل بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی حریصانه (Greedy Algorithms)
  • 8. نحوه به‌روزرسانی جدول Q (Q-Table)
  • 9. یادگیری Q-Learning آفلاین (Off-policy Q-Learning)
  • 10. یادگیری Q-Learning آنلاین (On-policy Q-Learning)
  • 11. اهمیت پارامتر نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 12. اهمیت پارامتر تخفیف (Discount Factor)
  • 13. تکنیک‌های مدیریت فضای حالت بزرگ
  • 14. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 15. معرفی Deep Q-Networks (DQN)
  • 16. معماری شبکه‌های عصبی در DQN
  • 17. تجربه بازپخش (Experience Replay)
  • 18. شبکه‌های هدف (Target Networks) در DQN
  • 19. کاربرد DQN در بازی‌های آتاری
  • 20. معرفی Double DQN
  • 21. رفع مشکل بیش‌تخمین (Overestimation) در DQN
  • 22. معرفی Dueling DQN
  • 23. بهبود نمایش ارزش در Dueling DQN
  • 24. معرفی Prioritized Experience Replay
  • 25. اهمیت اولویت‌بندی در تجربه بازپخش
  • 26. معرفی Rainbow DQN
  • 27. تلفیق تکنیک‌های پیشرفته در Rainbow DQN
  • 28. یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based RL)
  • 29. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 30. تفاوت‌های کلیدی بین روش‌های مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 31. معرفی Actor-Critic Methods
  • 32. ساختار Actor-Critic
  • 33. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
  • 34. معرفی Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 35. کاربرد DDPG در رباتیک
  • 36. معرفی Twin Delayed DDPG (TD3)
  • 37. بهبود پایداری در TD3
  • 38. معرفی Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 39. اصول PPO و clipped surrogate objective
  • 40. کاربرد PPO در مسائل پیچیده
  • 41. معرفی Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 42. مزایای روش‌های ناهمزمان
  • 43. معرفی Advantage Actor-Critic (A2C)
  • 44. شباهت‌ها و تفاوت‌های A2C و A3C
  • 45. معرفی Soft Actor-Critic (SAC)
  • 46. بهینه‌سازی بر اساس آنتروپی در SAC
  • 47. کاربرد SAC در مسائل رباتیک پیشرفته
  • 48. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent RL)
  • 49. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 50. معرفی MADDPG
  • 51. کاربرد MADDPG در سناریوهای چندعاملی
  • 52. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 53. تکنیک‌های طراحی تابع پاداش (Reward Shaping)
  • 54. یادگیری تقویتی با پاداش مصنوعی (Artificial Rewards)
  • 55. روش‌های مبتنی بر هدف (Goal-Based RL)
  • 56. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 57. کاربرد انتقال دانش در مسائل یادگیری تقویتی
  • 58. یادگیری تقویتی با یادگیری تقلیدی (Imitation Learning)
  • 59. معرفی Behavioral Cloning
  • 60. روش‌های مبتنی بر مقایسه (Inverse Reinforcement Learning)
  • 61. کاربرد یادگیری تقلیدی در رباتیک
  • 62. یادگیری تقویتی در رباتیک و کنترل
  • 63. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 64. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 65. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی ترافیک
  • 66. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌های ویدئویی پیچیده
  • 67. یادگیری تقویتی در مسائل مالی و معاملاتی
  • 68. معرفی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 69. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 70. معیارهای ارزیابی در مسائل یادگیری تقویتی
  • 71. تکنیک‌های تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 72. اهمیت انتخاب محیط مناسب برای آزمایش
  • 73. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی با TensorFlow
  • 74. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی با PyTorch
  • 75. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی یادگیری تقویتی (مانند Stable-Baselines)
  • 76. مدل‌سازی محیط‌های سفارشی برای یادگیری تقویتی
  • 77. مدیریت حافظه در الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 78. کاربرد یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 79. کاربرد یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
  • 80. معرفی مسائل پیچیده در یادگیری تقویتی
  • 81. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی
  • 82. روش‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 83. یادگیری تقویتی با فیدبک انسانی
  • 84. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی
  • 85. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی
  • 86. کاربرد Q-Learning در مسائل بهینه‌سازی
  • 87. تکنیک‌های پیشرفته Q-Learning برای مسائل پیچیده
  • 88. یادگیری Q-Learning در محیط‌های پویا
  • 89. مقایسه Q-Learning با سایر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 90. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای مسائل کنترلی
  • 91. کاربرد Q-Learning در رباتیک ساده
  • 92. پیاده‌سازی Q-Learning با استفاده از جداول
  • 93. کاربرد Q-Learning در بازی‌های ساده
  • 94. یادگیری تقویتی در مسائل تصمیم‌گیری متوالی
  • 95. یادگیری تقویتی با قابلیت تعمیم
  • 96. کاربرد Q-Learning در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 97. یادگیری تقویتی با پاداش‌های زمان‌بندی‌شده
  • 98. بهینه‌سازی سیاست در Q-Learning پیشرفته
  • 99. مدل‌سازی رفتار عامل در Q-Learning
  • 100. کاربرد Q-Learning در مسائل زمان‌بندی

📚 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.