سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مفاهیم پیشرفته در یادگیری تقویتی با تاکید بر ارتباطات

کتاب مفاهیم پیشرفته در یادگیری تقویتی با تاکید بر ارتباطات

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 مفاهیم پیشرفته در یادگیری تقویتی با تاکید بر ارتباطات

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: ارتباطات عامل‌ها در MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم اساسی عامل و محیط
  • 3. تابع پاداش و تابع هزینه
  • 4. حالات، اعمال و سیاست‌ها
  • 5. مدل‌های مبتنی بر ارزش و مدل‌های مبتنی بر سیاست
  • 6. یادگیری مبتنی بر ارزش: الگوریتم‌های Q-Learning
  • 7. یادگیری مبتنی بر ارزش: الگوریتم‌های SARSA
  • 8. یادگیری مبتنی بر سیاست: گرادیان سیاست
  • 9. یادگیری مبتنی بر سیاست: بازیگر-منتقد (Actor-Critic)
  • 10. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در یادگیری تقویتی
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 13. یادگیری از طریق اکتشاف (Exploration vs. Exploitation)
  • 14. روش‌های اکتشاف: اپسیلون-حریصانه (Epsilon-Greedy)
  • 15. روش‌های اکتشاف: نمونه‌برداری با آنتروپی
  • 16. روش‌های اکتشاف: جستجوی مبتنی بر عدم قطعیت
  • 17. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 18. یادگیری تقویتی آنلاین (Online Reinforcement Learning)
  • 19. یادگیری تقویتی شبیه‌سازی شده (Simulated Reinforcement Learning)
  • 20. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 21. یادگیری تقویتی با پاداش منفی (Negative Rewards)
  • 22. یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر هدف (Goal-based Rewards)
  • 23. یادگیری تقویتی چند عاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 24. هماهنگی در یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 25. رقابت در یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 26. بازی‌های مجموع-صفر (Zero-Sum Games)
  • 27. بازی‌های مجموع-غیرصفر (Non-Zero-Sum Games)
  • 28. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 29. یادگیری تقویتی در کنترل صنعتی
  • 30. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 31. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 32. یادگیری تقویتی در بازی‌ها (مانند شطرنج و Go)
  • 33. یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی مولد
  • 34. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل (Model-Based RL)
  • 35. یادگیری تقویتی بدون استفاده از مدل (Model-Free RL)
  • 36. انواع مدل‌ها در یادگیری تقویتی با استفاده از مدل
  • 37. شبیه‌سازی محیط در یادگیری تقویتی
  • 38. یادگیری تقویتی در محیط‌های گسسته
  • 39. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
  • 40. تابع تقطیر (Discount Factor) و اهمیت آن
  • 41. یادگیری تقویتی با پاداش‌های تاخیری (Delayed Rewards)
  • 42. ارزیابی سیاست‌ها (Policy Evaluation)
  • 43. بهبود سیاست‌ها (Policy Improvement)
  • 44. الگوریتم‌های مبتنی بر مقدار-تابع (Value Function-based Algorithms)
  • 45. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based Algorithms)
  • 46. الگوریتم‌های ترکیبی (Actor-Critic Algorithms)
  • 47. یادگیری تقویتی ناظرتی (Apprenticeship Learning)
  • 48. یادگیری تقویتی با تقلید (Imitation Learning)
  • 49. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 50. یادگیری تقویتی مبتنی بر مشاهده (Observation-based RL)
  • 51. یادگیری تقویتی با حافظه (Memory-based RL)
  • 52. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت (Uncertainty in RL)
  • 53. مدیریت عدم قطعیت در سیاست‌ها
  • 54. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع شده
  • 55. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
  • 56. TensorFlow و Keras برای یادگیری تقویتی
  • 57. PyTorch برای یادگیری تقویتی
  • 58. کتابخانه RLlib
  • 59. کتابخانه Stable Baselines3
  • 60. تنظیم پارامترها در یادگیری تقویتی
  • 61. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 62. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 63. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت ترافیک
  • 64. کاربرد یادگیری تقویتی در تحلیل بازارهای مالی
  • 65. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های سلامت
  • 66. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل کیفیت تولید
  • 67. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 68. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های دفاعی
  • 69. کاربرد یادگیری تقویتی در آموزش مجازی
  • 70. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 71. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت ریسک
  • 72. کاربرد یادگیری تقویتی در طراحی سیستم‌های توصیه گر
  • 73. کاربرد یادگیری تقویتی در خودکارسازی فرآیندها
  • 74. کاربرد یادگیری تقویتی در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 75. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 76. کاربرد یادگیری تقویتی در تشخیص ناهنجاری
  • 77. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی الگوریتم‌های جستجو
  • 78. کاربرد یادگیری تقویتی در طراحی بازی‌های کامپیوتری
  • 79. کاربرد یادگیری تقویتی در ربات‌های خودمختار
  • 80. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های هوشمند خانگی
  • 81. کاربرد یادگیری تقویتی در شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 82. کاربرد یادگیری تقویتی در پردازش سیگنال
  • 83. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت داده‌های حجیم
  • 84. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌ها
  • 85. کاربرد یادگیری تقویتی در مسائل بهینه‌سازی ترکیبی
  • 86. کاربرد یادگیری تقویتی در طراحی سیستم‌های خودکار
  • 87. کاربرد یادگیری تقویتی در تحلیل رفتار کاربران
  • 88. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی تبلیغات آنلاین
  • 89. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های مدیریت دانش
  • 90. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی نیاز بازار
  • 91. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل سیستم‌های پیچیده
  • 92. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی استراتژی‌های کسب و کار
  • 93. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی روندها
  • 94. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 95. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های یادگیری ماشین پیشرفته
  • 96. کاربرد یادگیری تقویتی در توسعه هوش مصنوعی عمومی
  • 97. کاربرد یادگیری تقویتی در مسائل شبیه‌سازی پیچیده
  • 98. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای یادگیری

📚 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.