سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری تقویتی عمیق در حل مسائل پیچیده

کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری تقویتی عمیق در حل 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 مبانی و کاربردهای یادگیری تقویتی عمیق در حل مسائل پیچیده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه ای یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
  • 4. مدل های یادگیری تقویتی
  • 5. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 6. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 7. تفاوت یادگیری مبتنی بر ارزش و سیاست
  • 8. یادگیری تقویتی ترکیبی
  • 9. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 10. یادگیری تقویتی با مدل
  • 11. ارزیابی سیاست ها
  • 12. بهبود سیاست ها
  • 13. الگوریتم های یادگیری تقویتی
  • 14. الگوریتم های مبتنی بر ارزش
  • 15. الگوریتم های مبتنی بر سیاست
  • 16. الگوریتم های ترکیبی
  • 17. الگوریتم های یادگیری عمیق تقویتی
  • 18. شبکه های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 19. شبکه های عصبی کانولوشنی
  • 20. شبکه های عصبی بازگشتی
  • 21. شبکه های عصبی ترنسفورمر
  • 22. معماری های یادگیری تقویتی عمیق
  • 23. یادگیری تقویتی با تابع ارزش عمیق (DQN)
  • 24. پیشرفت های DQN
  • 25. Double DQN
  • 26. Dueling DQN
  • 27. Prioritized Experience Replay
  • 28. Distributional DQN
  • 29. Rainbow DQN
  • 30. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست عمیق
  • 31. Actor-Critic Methods
  • 32. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 33. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 34. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 35. TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 36. SAC (Soft Actor-Critic)
  • 37. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 38. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 39. مقایسه الگوریتم های مبتنی بر سیاست
  • 40. کاربردهای یادگیری تقویتی
  • 41. یادگیری تقویتی در بازی ها
  • 42. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 43. یادگیری تقویتی در سیستم های توصیه گر
  • 44. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 45. یادگیری تقویتی در بهینه سازی فرآیندها
  • 46. یادگیری تقویتی در سیستم های خودران
  • 47. یادگیری تقویتی در امور مالی
  • 48. یادگیری تقویتی در بهداشت و درمان
  • 49. یادگیری تقویتی در آموزش
  • 50. یادگیری تقویتی در بهینه سازی شبکه های عصبی
  • 51. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 52. یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
  • 53. یادگیری تقویتی در حل مسائل پیچیده
  • 54. مسائل پیچیده در رباتیک
  • 55. مسائل پیچیده در سیستم های توزیع شده
  • 56. مسائل پیچیده در مدیریت زنجیره تامین
  • 57. مسائل پیچیده در بهینه سازی انرژی
  • 58. مسائل پیچیده در طراحی سیستم ها
  • 59. مسائل پیچیده در تحلیل داده های حجیم
  • 60. پیاده سازی یادگیری تقویتی
  • 61. ابزارها و کتابخانه ها
  • 62. TensorFlow
  • 63. PyTorch
  • 64. OpenAI Gym
  • 65. Stable Baselines3
  • 66. Ray RLlib
  • 67. محیط های یادگیری تقویتی
  • 68. طراحی تابع پاداش
  • 69. تنظیم هایپرپارامترها
  • 70. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل ها
  • 71. چالش ها و محدودیت ها
  • 72. ناپایداری الگوریتم ها
  • 73. نیاز به حجم داده بالا
  • 74. تفسیرپذیری مدل ها
  • 75. تعمیم پذیری مدل ها
  • 76. مسائل اخلاقی در یادگیری تقویتی
  • 77. امنیت در یادگیری تقویتی
  • 78. مسئولیت پذیری در سیستم های هوش مصنوعی
  • 79. آینده یادگیری تقویتی
  • 80. روندها و تحقیقات جدید
  • 81. یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 82. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 83. یادگیری تقویتی با نظارت محدود
  • 84. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده
  • 85. یادگیری تقویتی با پاداش مصنوعی
  • 86. یادگیری تقویتی برای ربات های همکار
  • 87. یادگیری تقویتی در اتوماسیون صنعتی
  • 88. یادگیری تقویتی در مدیریت هوشمند ترافیک
  • 89. یادگیری تقویتی در بهینه سازی تولید
  • 90. یادگیری تقویتی در کشف دارو
  • 91. یادگیری تقویتی در پیش بینی بازار
  • 92. یادگیری تقویتی در طراحی شهرهای هوشمند
  • 93. یادگیری تقویتی در توسعه انرژی پایدار
  • 94. یادگیری تقویتی در مدیریت بحران
  • 95. یادگیری تقویتی در خلاقیت ماشینی
  • 96. یادگیری تقویتی و تعامل انسان و ماشین
  • 97. یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی عمومی
  • 98. جمع بندی و چشم اندازهای آینده

📚 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.