کتاب تکنیک‌های پیشرفته Q-Learning برای مسائل پیچیده
, ,

کتاب تکنیک‌های پیشرفته Q-Learning برای مسائل پیچیده

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000057458 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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

🎓 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 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب تکنیک‌های پیشرفته Q-Learning برای مسائل پیچیده”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا