این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را از مبانی تا سطوح پیشرفته یادگیری تقویتی عمیق هدایت کند. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• درک عمیق مفاهیم بنیادین یادگیری تقویتی (RL) و یادگیری تقویتی عمیق (DRL)، از جمله فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDPs)، ارزش‌ها، سیاست‌ها، و توابع پاداش.
• توانایی پیاده‌سازی الگوریتم‌های کلیدی DRL مانند Q-Learning عمیق (DQN)، Policy Gradients و Actor-Critic با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های قدرتمند TensorFlow/Keras یا PyTorch، که دو فریم‌ورک اصلی در یادگیری عمیق هستند.
• طراحی، آموزش و ارزیابی عوامل هوشمند برای حل مسائل مختلف، از بازی‌های ویدیویی کلاسیک (مانند بازی‌های آتاری) گرفته تا سیستم‌های کنترل پیچیده رباتیک و سناریوهای بهینه‌سازی منابع.
• آشنایی با چالش‌های کلیدی در DRL از جمله معضل اکتشاف-بهره‌برداری (Exploration-Exploitation Dilemma) و راه‌حل‌های هوشمندانه برای مدیریت آن.
• روش‌های پیشرفته ارزیابی، اشکال‌زدایی و بهینه‌سازی مدل‌های DRL برای دستیابی به عملکرد بالا، پایداری بیشتر و سرعت همگرایی بهتر در آموزش.
• کسب تجربه عملی گسترده از طریق پروژه‌های کدنویسی و سناریوهای واقعی که درک شما را از تئوری به عمل تبدیل می‌کند و آمادگی شما را برای حل مسائل صنعتی افزایش می‌دهد.
• درک نحوه کار با محیط‌های شبیه‌سازی شده استاندارد مانند OpenAI Gym و همچنین توانایی طراحی و ایجاد محیط‌های سفارشی برای مسائل خاص خود.

شرکت در این دوره نه تنها دانش فنی شما را ارتقا می‌دهد، بلکه مزایای حرفه‌ای قابل توجهی را نیز به همراه دارد:

• افزایش چشمگیر فرصت‌های شغلی: یادگیری تقویتی عمیق یکی از پرتقاضاترین مهارت‌ها در حوزه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، رباتیک، تحلیل داده و حتی صنعت بازی‌سازی است. این دوره شما را برای نقش‌های کلیدی در این صنایع آماده می‌کند.
• کسب مهارت‌های عملی و کاربردی: این دوره فراتر از تئوری است و بر پیاده‌سازی عملی و حل مسائل واقعی تمرکز دارد، بدین معنا که مهارت‌هایی را کسب می‌کنید که مستقیماً در پروژه‌های واقعی و صنعتی قابل استفاده هستند.
• تبدیل شدن به یک متخصص در یکی از پیشرفته‌ترین و مورد تقاضاترین شاخه‌های هوش مصنوعی: DRL در خط مقدم تحقیقات و نوآوری‌های هوش مصنوعی قرار دارد و تسلط بر آن شما را در جایگاهی ممتاز قرار می‌دهد.
• ساخت یک نمونه کار قدرتمند: با پروژه‌های عملی و کدنویسی‌هایی که در طول دوره انجام می‌دهید، یک پورتفولیوی قوی از مهارت‌های خود در DRL ایجاد می‌کنید که می‌توانید به کارفرمایان ارائه دهید.
• آمادگی برای تحقیقات پیشرفته و تحصیلات تکمیلی: اگر قصد ادامه تحصیل در مقاطع بالاتر یا ورود به حوزه تحقیق و توسعه هوش مصنوعی را دارید، این دوره پایه‌ای محکم برای شما خواهد بود.
• توسعه تفکر الگوریتمی و مهارت حل مسئله: یادگیری نحوه طراحی عوامل هوشمند برای حل چالش‌های پیچیده، توانایی‌های تحلیلی و حل مسئله شما را به شدت تقویت می‌کند.
• ارتقاء توانایی شما در کدنویسی پایتون و استفاده مؤثر از فریم‌ورک‌های پیشرو یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch.

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی قوی با مبانی برنامه‌نویسی پایتون: شامل متغیرها، انواع داده، حلقه‌ها، شرط‌ها، توابع، کار با فایل‌ها، و مفاهیم شی‌گرایی. توانایی کدنویسی روان در پایتون برای پیگیری پروژه‌های عملی ضروری است.
• درک اولیه از یادگیری ماشین (Machine Learning): آشنایی با مفاهیم پایه‌ای مانند رگرسیون، طبقه‌بندی، یادگیری نظارت شده (Supervised Learning) و یادگیری بی‌نظارت (Unsupervised Learning) و تفاوت‌های آنها.
• مبانی جبر خطی و حسابان (ترجیحاً): اگرچه دوره به صورت عملی بر پیاده‌سازی تمرکز دارد، داشتن درک کلی از مفاهیم ریاضی مانند مشتق، گرادیان، ماتریس‌ها و بردارها به درک عمیق‌تر الگوریتم‌ها و نحوه کار شبکه‌های عصبی کمک می‌کند.
• آشنایی با کتابخانه‌های NumPy و Pandas: برای کار با داده‌ها و انجام محاسبات عددی در پایتون که در پروژه‌های یادگیری ماشین و DRL بسیار رایج هستند.
• اشتیاق و انگیزه بالا برای یادگیری: یادگیری تقویتی عمیق یک حوزه پیچیده اما بسیار جذاب است و نیاز به تعهد برای یادگیری عمیق مفاهیم و صرف زمان برای کدنویسی و آزمایش دارد.

این دوره به صورت جامع و ساختاریافته، سرفصل‌های زیر را پوشش می‌دهد:

• مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی:
  در این بخش با اصول بنیادین یادگیری تقویتی آشنا می‌شوید. این شامل تعریف اجزای اصلی RL (عامل، محیط، پاداش، حالت، عمل)، مفهوم فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDPs) و چگونگی مدل‌سازی مسائل به صورت MDP است.
• روش‌های ارزش‌محور (Value-Based Methods):
  • Q-Learning و SARSA: مبانی این الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری تقویتی را خواهید آموخت و با پیاده‌سازی آنها در محیط‌های ساده آشنا می‌شوید.
  • Deep Q-Networks (DQN): این بخش به ترکیب شبکه‌های عصبی عمیق با Q-Learning می‌پردازد. مفاهیم کلیدی مانند تجربه‌های بازپخش (Experience Replay) و شبکه‌های هدف (Target Networks) برای پایداری آموزش به طور مفصل توضیح داده می‌شوند.
  • پیشرفت‌های DQN: با بهبودهای الگوریتم DQN مانند Double DQN، Dueling DQN و Prioritized Experience Replay برای افزایش عملکرد و پایداری آشنا خواهید شد.
• روش‌های سیاست‌محور (Policy-Based Methods):
  • REINFORCE: اولین الگوریتم مهم سیاست‌محور که به طور مستقیم سیاست عامل را بهینه می‌کند.
  • Policy Gradients: مبانی و اشتقاق این روش‌های بهینه‌سازی سیاست را درک خواهید کرد.
• روش‌های بازیگر-منتقد (Actor-Critic Methods):
  • A2C (Advantage Actor-Critic): این الگوریتم مزایای هر دو رویکرد ارزش‌محور و سیاست‌محور را ترکیب می‌کند.
  • A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic): بهبودهای همزمان و موازی‌سازی برای افزایش سرعت و پایداری آموزش معرفی می‌شوند.
  • PPO (Proximal Policy Optimization): یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین الگوریتم‌ها در حال حاضر که برای حل مسائل پیچیده استفاده می‌شود.
• مدیریت اکتشاف و بهره‌برداری:
  استراتژی‌های مختلفی مانند epsilon-greedy، UCB (Upper Confidence Bound) و اضافه کردن نویز تصادفی به بررسی درخواهند آمد که چگونه عامل می‌تواند تعادلی بین اکتشاف محیط و بهره‌برداری از دانش موجود برقرار کند.
• پیاده‌سازی با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق:
  این بخش شامل آموزش عملی استفاده از TensorFlow 2.x و PyTorch برای ساخت و آموزش مدل‌های DRL است.
• کاربردهای پیشرفته و پروژه‌های عملی:
  • حل مسائل کنترل: مانند CartPole و Lunar Lander در OpenAI Gym.
  • آموزش عوامل برای بازی‌های ویدیویی پیچیده: از جمله بازی‌های آتاری.
  • مقدمه‌ای بر DRL در رباتیک و مسائل دنیای واقعی.
• بهینه‌سازی و اشکال‌زدایی مدل‌های DRL:
  نکات و ترفندهایی برای بهبود عملکرد و پایداری آموزش، از جمله تنظیم هایپرپارامترها و استراتژی‌های اشکال‌زدایی.
• روندهای آتی در DRL:
  مرور تحقیقات جدید، چالش‌های باقی‌مانده و مسیرهای احتمالی برای آینده یادگیری تقویتی عمیق.

این دوره با تمرکز بر کاربرد عملی، شما را با مثال‌های واقعی متعددی آشنا می‌کند که درک مفاهیم را آسان‌تر می‌سازد:

• عامل بازی‌های ویدیویی: شما خواهید آموخت که چگونه یک عامل هوشمند را برای بازی‌های کلاسیک آتاری مانند Pong یا Breakout آموزش دهید. این شامل تعریف محیط بازی، طراحی شبکه عصبی و پیاده‌سازی الگوریتم DQN برای یادگیری استراتژی بازی از طریق تعامل و پاداش است. این مثال‌ها قدرت DRL را در محیط‌های پیچیده بصری نشان می‌دهند.
• کنترل رباتیک و سیستم‌های دینامیکی: پیاده‌سازی سیستم‌های کنترل ساده مانند Lunar Lander یا CartPole، که در آن یک عامل باید یک شی را در حالت تعادل نگه دارد یا به آرامی فرود آید. این مثال‌ها به شما کمک می‌کنند تا مفهوم پاداش‌دهی و بهینه‌سازی مسیر را درک کنید و پایه و اساس کار با ربات‌های فیزیکی را بنا می‌نهند.
• مسائل بهینه‌سازی منابع: یادگیری نحوه استفاده از DRL برای بهینه‌سازی تخصیص منابع در سناریوهای مختلف، مثلاً مدیریت انرژی در ساختمان‌های هوشمند، بهینه‌سازی ترافیک شهری، یا کارایی زنجیره تامین. این کاربردها نشان می‌دهند که DRL می‌تواند فراتر از بازی‌ها عمل کند و در صنایع مختلف سودمند باشد.
• سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند: آشنایی با چگونگی به کارگیری DRL در ساخت سیستم‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی شده که می‌توانند با تعاملات کاربر، توصیه‌های خود را بهینه کنند و تجربه کاربری را بهبود بخشند.
• مسائل دنیای واقعی شبیه‌سازی شده: درک چگونگی تبدیل مسائل پیچیده صنعتی و اقتصادی به فرمت MDPs قابل حل با DRL، از جمله سناریوهای رانندگی خودران (شبیه‌سازی شده) یا معاملات خودکار مالی که در آنها عامل باید تصمیمات پیوسته در زمان واقعی بگیرد.