سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی یادگیری تقویتی: از مفاهیم تا کاربردها

کتاب مبانی یادگیری تقویتی: از مفاهیم تا 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: از مفاهیم تا کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل و محیط
  • 4. حالت، عمل و پاداش
  • 5. سیاست و تابع ارزش
  • 6. مدل محیط
  • 7. یادگیری مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 8. یادگیری مبتنی بر نمونه و مبتنی بر تابع
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 10. یادگیری ارزش (Value Learning)
  • 11. یادگیری سیاست (Policy Learning)
  • 12. یادگیری ترکیبی (Actor-Critic)
  • 13. روش‌های مونت کارلو
  • 14. یادگیری تقویتی تفاضلی زمانی (TD Learning)
  • 15. سادگی TD(0)
  • 16. TD(λ) و تابعEligibility
  • 17. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 18. یادگیری عمیق تقویتی (Deep RL)
  • 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای ورودی‌های تصویری
  • 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 21. کاربرد CNN و RNN در یادگیری تقویتی
  • 22. الگوریتم‌های یادگیری عمیق تقویتی
  • 23. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 24. بهینه‌سازی DQN
  • 25. Double DQN
  • 26. Dueling DQN
  • 27. Prioritized Experience Replay
  • 28. Rainbow DQN
  • 29. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست
  • 30. حداکثر گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 31. REINFORCE
  • 32. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 33. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 34. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 35. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 36. الگوریتم‌های مبتنی بر مدل
  • 37. Model-Based RL
  • 38. Dyna-Q
  • 39. AlphaGo و AlphaZero
  • 40. یادگیری تقویتی چند عاملی (Multi-Agent RL)
  • 41. هماهنگی و رقابت در Multi-Agent RL
  • 42. کاربردهای یادگیری تقویتی
  • 43. رباتیک و کنترل
  • 44. بازی‌ها (مانند شطرنج، Go، بازی‌های ویدیویی)
  • 45. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 46. مدیریت منابع
  • 47. خودروهای خودران
  • 48. اقتصاد و امور مالی
  • 49. پردازش زبان طبیعی
  • 50. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیستم‌ها
  • 51. ملاحظات عملی در یادگیری تقویتی
  • 52. کشف و اکتشاف (Exploration vs. Exploitation)
  • 53. تکنیک‌های اکتشاف
  • 54. روش‌های مبتنی بر آنتروپی
  • 55. روش‌های مبتنی بر پاداش افزوده
  • 56. پیچیدگی محاسباتی
  • 57. پایداری و همگرایی
  • 58. نظریه یادگیری تقویتی
  • 59. مرکوف دسیژن پروسس (MDP)
  • 60. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 61. قضیه اساسی یادگیری تقویتی
  • 62. قضیه بهینگی سیاست
  • 63. روش‌های تخمین تابع ارزش
  • 64. روش‌های تخمین تابع سیاست
  • 65. پیاده‌سازی الگوریتم‌ها
  • 66. کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها (مانند OpenAI Gym، Stable Baselines)
  • 67. طراحی تابع پاداش مناسب
  • 68. مشکلات رایج در پیاده‌سازی
  • 69. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 70. یادگیری تقویتی در مسائل گسسته و پیوسته
  • 71. مسائل گسسته (Discrete Action Spaces)
  • 72. مسائل پیوسته (Continuous Action Spaces)
  • 73. یادگیری تقویتی امن و قابل اعتماد
  • 74. تفسیرپذیری در یادگیری تقویتی
  • 75. یادگیری تقویتی با داده‌های محدود
  • 76. یادگیری تقویتی در دنیای واقعی
  • 77. چالش‌های تعمیم‌پذیری
  • 78. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 79. یادگیری تقویتی برای یادگیری از اشتباهات
  • 80. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع شده
  • 81. یادگیری تقویتی در پردازش تصویر
  • 82. یادگیری تقویتی در پردازش گفتار
  • 83. یادگیری تقویتی در ربات‌های انسان‌نما
  • 84. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 85. یادگیری تقویتی در شبکه‌های مخابراتی
  • 86. یادگیری تقویتی در سلامت و پزشکی
  • 87. یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی آموزش
  • 88. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 89. یادگیری تقویتی در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 90. یادگیری تقویتی در رباتیک پروازی
  • 91. یادگیری تقویتی در سیستم‌های خودکار صنعتی
  • 92. یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 93. یادگیری تقویتی برای کشف دارو
  • 94. یادگیری تقویتی در مدیریت هوشمند ترافیک
  • 95. یادگیری تقویتی در سیستم‌های مالی الگوریتمی
  • 96. یادگیری تقویتی در ربات‌های خدماتی
  • 97. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی شبکه‌های برق
  • 98. یادگیری تقویتی در تحلیل رفتار مصرف‌کننده
  • 99. یادگیری تقویتی در محیط‌های مجازی
  • 100. یادگیری تقویتی برای کنترل کیفیت

📚 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.