سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری تقویتی در حل مسائل بهینه

کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری تقویتی در حل مسائل بهینه

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 و کاربردهای یادگیری تقویتی در حل مسائل بهینه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. تعریف یادگیری تقویتی
  • 3. تفاوت یادگیری تقویتی با سایر انواع یادگیری ماشین
  • 4. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 5. مدل‌های مبتنی بر عامل و محیط
  • 6. دنباله‌های حالت-عمل-پاداش
  • 7. فرایند یادگیری تقویتی
  • 8. هدف عامل: بیشینه‌سازی پاداش تجمعی
  • 9. مفهوم بازگشت (Return)
  • 10. بازگشت تنزیل شده (Discounted Return)
  • 11. ضرورت تنزیل پاداش‌ها
  • 12. مسائل مارکوفی تصمیم‌گیری (MDPs)
  • 13. فرمول‌های اصلی MDP
  • 14. فضای حالت و فضای عمل
  • 15. تابع انتقال حالت (Transition Probability)
  • 16. تابع پاداش (Reward Function)
  • 17. سیاست (Policy)
  • 18. ارزش تابع (Value Function)
  • 19. تابع ارزش حالت (State-Value Function)
  • 20. تابع ارزش عمل (Action-Value Function)
  • 21. رابطه بین توابع ارزش
  • 22. معادلات بلمن (Bellman Equations)
  • 23. معادلات بلمن برای ارزش حالت
  • 24. معادلات بلمن برای ارزش عمل
  • 25. برنامه‌ریزی در MDPs
  • 26. روش‌های مبتنی بر مدل (Model-Based Methods)
  • 27. روش‌های بدون مدل (Model-Free Methods)
  • 28. یادگیری ارزش (Value Learning)
  • 29. یادگیری سیاست (Policy Learning)
  • 30. یادگیری مبتنی بر جستجو (Search-Based Learning)
  • 31. الگوریتم‌های یادگیری ارزش
  • 32. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 33. الگوریتم Q-Learning
  • 34. تفاوت Q-Learning با SARSA
  • 35. الگوریتم SARSA
  • 36. یادگیری ارزش تفاضلی (Temporal Difference Learning)
  • 37. تفاوت TD(0) با Monte Carlo
  • 38. الگوریتم TD(0)
  • 39. نکات کلیدی در TD Learning
  • 40. الگوریتم‌های یادگیری سیاست
  • 41. گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 42. الگوریتم REINFORCE
  • 43. روش‌های Actor-Critic
  • 44. ساختار Actor-Critic
  • 45. الگوریتم‌های ترکیبی Actor-Critic
  • 46. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 47. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 48. Deep Q-Networks (DQN)
  • 49. ساختار DQN
  • 50. نکات مهم در پیاده‌سازی DQN
  • 51. Double DQN
  • 52. Prioritized Experience Replay
  • 53. Dueling DQN
  • 54. خلاصه پیشرفت‌های DQN
  • 55. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 56. کاربرد در ناوبری ربات‌ها
  • 57. کنترل ربات‌های صنعتی
  • 58. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 59. بازی‌های کلاسیک (مانند Atari)
  • 60. بازی‌های استراتژیک (مانند Go)
  • 61. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 62. شخصی‌سازی محتوا
  • 63. بهینه‌سازی نمایش تبلیغات
  • 64. یادگیری تقویتی در امور مالی
  • 65. مدیریت پورتفولیو
  • 66. معامله الگوریتمی
  • 67. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی منابع
  • 68. مدیریت ترافیک
  • 69. تخصیص منابع در شبکه‌ها
  • 70. یادگیری تقویتی در سلامت
  • 71. پزشکی شخصی‌سازی شده
  • 72. مدیریت بیماری‌های مزمن
  • 73. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی
  • 74. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 75. ایمنی و قابلیت اطمینان
  • 76. شفافیت و تفسیرپذیری
  • 77. مسائل مربوط به پاداش
  • 78. طراحی تابع پاداش مناسب
  • 79. چالش‌های پاداش پراکنده
  • 80. مقابله با پاداش‌های متناقض
  • 81. اکتشاف در مقابل بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 82. روش‌های مبتنی بر سیاست حریصانه
  • 83. روش‌های مبتنی بر سیاست احتمالی
  • 84. روش‌های اکتشافی
  • 85. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 86. محیط‌های چندعامله
  • 87. هماهنگی بین عامل‌ها
  • 88. رقابت بین عامل‌ها
  • 89. کاربردها در سیستم‌های پیچیده
  • 90. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی در سیستم‌های صنعتی
  • 91. بهینه‌سازی فرآیند تولید
  • 92. کنترل کیفیت
  • 93. یادگیری تقویتی در حوزه انرژی
  • 94. مدیریت هوشمند شبکه برق
  • 95. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 96. یادگیری تقویتی در حوزه حمل و نقل
  • 97. کنترل چراغ‌های راهنمایی
  • 98. بهینه‌سازی مسیر وسایل نقلیه
  • 99. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 100. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده (Imitation 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.