, ,

کتاب بهینه‌سازی رفتار عامل‌های هوشمند با یادگیری تقویتی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 بهینه‌سازی رفتار عامل‌های هوشمند با یادگیری تقویتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی

🎓 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 هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. مفهوم عامل هوشمند
  • 4. محیط عامل هوشمند
  • 5. حالت‌ها، اعمال و پاداش‌ها
  • 6. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDPs)
  • 7. معادلات بل‌من
  • 8. روش‌های مبتنی بر ارزش
  • 9. مقدار حالت (V-value)
  • 10. مقدار عمل (Q-value)
  • 11. تفاوت بین V-value و Q-value
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری ارزش
  • 13. یادگیری Q-learning
  • 14. یادگیری SARSA
  • 15. تفاوت Q-learning و SARSA
  • 16. روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 17. سیاست عامل
  • 18. نشان دادن سیاست
  • 19. بهینه‌سازی سیاست
  • 20. روش‌های گرادیان سیاست
  • 21. الگوریتم REINFORCE
  • 22. روش‌های Actor-Critic
  • 23. Actor-Critic ساده
  • 24. مزایای Actor-Critic
  • 25. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 26. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 27. یادگیری عمیق تقویتی (Deep RL)
  • 28. شبکه‌های عصبی در RL
  • 29. یادگیری عمیق Q-learning (DQN)
  • 30. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در DQN
  • 31. شبکه‌های عصبی بازگشتی در DQN
  • 32. اتصالات متقابل (Experience Replay)
  • 33. هدف‌گذاری تاخیر (Target Networks)
  • 34. الگوریتم DQN پیشرفته
  • 35. Double DQN
  • 36. Dueling DQN
  • 37. Prioritized Experience Replay
  • 38. Policy Gradient در Deep RL
  • 39. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 40. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 41. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 42. مقایسه PPO و TRPO
  • 43. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 44. مفاهیم پایه MARL
  • 45. چالش‌های MARL
  • 46. انواع هماهنگی در MARL
  • 47. مدل‌های همکاری در MARL
  • 48. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 49. مدل‌های مختلط در MARL
  • 50. بازی‌های مجموع-صفر
  • 51. بازی‌های مجموع-غیرصفر
  • 52. تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 53. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 54. کنترل حرکتی ربات‌ها
  • 55. یادگیری تقویتی در خودروهای خودران
  • 56. ناوبری خودمختار
  • 57. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 58. مثال‌هایی از RL در بازی‌ها
  • 59. یادگیری تقویتی در امور مالی
  • 60. معاملات الگوریتمی
  • 61. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی منابع
  • 62. مدیریت انرژی
  • 63. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 64. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 65. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. بهبود تجربه کاربری
  • 67. یادگیری تقویتی در مراقبت‌های بهداشتی
  • 68. تشخیص بیماری
  • 69. یادگیری تقویتی برای تنظیم پارامترها
  • 70. تنظیم هایپرپارامترها
  • 71. ارزیابی عامل‌های RL
  • 72. معیارهای ارزیابی
  • 73. شبیه‌سازی در RL
  • 74. محیط‌های شبیه‌سازی استاندارد
  • 75. تکنیک‌های اکتشاف
  • 76. جستجوی تصادفی
  • 77. اکتشاف مبتنی بر آنتروپی
  • 78. اکتشاف مبتنی بر پاداش
  • 79. اکتشاف مبتنی بر عدم قطعیت
  • 80. اهمیت اکتشاف
  • 81. کاهش پاداش (Reward Shaping)
  • 82. طراحی تابع پاداش
  • 83. چالش‌های طراحی پاداش
  • 84. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 85. یادگیری مبتنی بر مشاهده
  • 86. یادگیری مبتنی بر قیاس
  • 87. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse RL)
  • 88. استنتاج ترجیحات عامل
  • 89. مدل‌سازی رفتار عامل
  • 90. یادگیری تقویتی با دانش پیشین
  • 91. استفاده از دانش موجود
  • 92. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 93. هماهنگی بین عامل‌ها
  • 94. تکنیک‌های پیشرفته در RL
  • 95. یادگیری تقویتی مولد
  • 96. کاربرد در تولید محتوا
  • 97. یادگیری تقویتی برای ربات‌های نرم
  • 98. انعطاف‌پذیری در رباتیک
  • 99. یادگیری تقویتی در شبکه‌های ارتباطی
  • 100. بهینه‌سازی ترافیک

📚 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 بهینه‌سازی رفتار عامل‌های هوشمند با یادگیری تقویتی”

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

پیمایش به بالا