سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد شبکه‌های عصبی در یادگیری و بهینه‌سازی توابع پاداش

کتاب کاربرد شبکه‌های عصبی در یادگیری و بهینه‌سازی توابع پاداش

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 کاربرد شبکه‌های عصبی در یادگیری و بهینه‌سازی توابع پاداش

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: توابع پاداش (Reward Functions)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. ساختار و عملکرد نورون‌های مصنوعی
  • 4. تابع فعال‌سازی و انواع آن
  • 5. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 6. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 7. بهینه‌سازی پارامترهای شبکه‌های عصبی
  • 8. معرفی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 9. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 10. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (Markov Decision Processes - MDPs)
  • 11. تابع ارزش (Value Function) و تابع سیاست (Policy Function)
  • 12. مدل‌های مبتنی بر ارزش (Value-based Models)
  • 13. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 14. یادگیری SARSA
  • 15. مدل‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based Models)
  • 16. گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 17. معرفی شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
  • 18. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی
  • 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) در یادگیری تقویتی
  • 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) در یادگیری تقویتی
  • 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنال-بازگشتی (CRNNs)
  • 22. بهینه‌سازی توابع پاداش با شبکه‌های عصبی
  • 23. طراحی تابع پاداش (Reward Function Design)
  • 24. چالش‌های طراحی تابع پاداش
  • 25. تکنیک‌های بهبود طراحی تابع پاداش
  • 26. پاداش‌های ضمنی (Intrinsic Rewards)
  • 27. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی
  • 28. یادگیری چند عاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 29. کاربردهای شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 30. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 31. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 32. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 33. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 34. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مالی (مطابق مقررات)
  • 35. یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی خودرو (بدون ترویج موارد ممنوع)
  • 36. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی (با رعایت چارچوب)
  • 37. معرفی الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری تقویتی
  • 38. Deep Q-Networks (DQN)
  • 39. Double DQN
  • 40. Dueling DQN
  • 41. Prioritized Experience Replay
  • 42. Actor-Critic Methods
  • 43. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 44. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 45. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 46. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 47. Soft Actor-Critic (SAC)
  • 48. Exploration vs. Exploitation Trade-off
  • 49. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration Techniques)
  • 50. ε-greedy Exploration
  • 51. Boltzmann Exploration
  • 52. Upper Confidence Bound (UCB)
  • 53. Thompson Sampling
  • 54. Noise Injection for Exploration
  • 55. Regularization Techniques in Deep Reinforcement Learning
  • 56. L1 and L2 Regularization
  • 57. Dropout
  • 58. Batch Normalization
  • 59. Weight Decay
  • 60. Handling Non-Stationarity in Multi-Agent Systems
  • 61. Cooperative Multi-Agent RL
  • 62. Competitive Multi-Agent RL
  • 63. Mixed Multi-Agent RL
  • 64. Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 65. Scalability of Reinforcement Learning Algorithms
  • 66. Distributed Reinforcement Learning
  • 67. Parallel Reinforcement Learning
  • 68. Hardware Accelerators for RL
  • 69. Model-based Reinforcement Learning
  • 70. Model-free Reinforcement Learning
  • 71. Model-based RL with Learned Models
  • 72. Model Predictive Control (MPC) with Learned Models
  • 73. Simulation-to-Real Transfer (Sim2Real)
  • 74. Domain Randomization
  • 75. Domain Adaptation
  • 76. Meta-Learning for Reinforcement Learning
  • 77. Few-shot Reinforcement Learning
  • 78. Learning to Learn in RL
  • 79. Safe Reinforcement Learning
  • 80. Constrained Policy Optimization
  • 81. Safe Exploration
  • 82. Robust Reinforcement Learning
  • 83. Adversarial Attacks on RL Agents
  • 84. Defense Mechanisms against Adversarial Attacks
  • 85. Interpretability and Explainability in RL
  • 86. Visualizing RL Agent Decisions
  • 87. Feature Importance in RL
  • 88. Understanding Policy Behavior
  • 89. Ethical Considerations in Reinforcement Learning
  • 90. Bias in Reward Functions and Data
  • 91. Fairness in RL Systems
  • 92. Accountability of RL Agents
  • 93. Future Trends in RL and Neural Networks
  • 94. Reinforcement Learning for Scientific Discovery
  • 95. Reinforcement Learning for Creative Applications
  • 96. The Role of RL in the Future of AI
  • 97. Practical Implementation of RL Systems
  • 98. Choosing the Right RL Algorithm
  • 99. Hyperparameter Tuning for RL
  • 100. Debugging RL Implementations

📚 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.