در این دوره جامع از Udemy، مفاهیم پایه و پیشرفته یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) را با استفاده از زبان برنامه‌نویسی قدرتمند پایتون آموزش خواهید دید. به‌روزرسانی 2024-12 شامل جدیدترین الگوریتم‌ها، بهترین شیوه‌ها و مثال‌های عملی در محیط‌های شبیه‌سازی است. با دانلود رایگان نرم‌افزار و کدهای نمونه، بلافاصله شروع به تمرین خواهید کرد.

• درک مبانی فرآیند مارکوف تصمیم‌گیری (MDP) و نقش آن در یادگیری تقویتی
• پیاده‌سازی و آموزش الگوریتم Q-Learning و Deep Q-Network (DQN)
• کار با روش‌های Policy Gradient و REINFORCE
• آشنایی با ساختار Actor-Critic و پیاده‌سازی A2C و PPO
• بهینه‌سازی عملکرد با Experience Replay و Target Network
• کار در محیط‌های استاندارد OpenAI Gym و تحلیل نتایج به‌صورت گرافیکی

• دسترسی به ویدیوهای با کیفیت بالا و مثال‌های عملی گام به گام
• بروزرسانی و پشتیبانی مادام‌العمر از محتوای دوره
• تمرین در محیط‌های واقعی و چالش‌برانگیز مانند CartPole، MountainCar و Atari Games
• ارائه کدهای آماده دانلود رایگان نرم‌افزار و مخزن گیت‌هاب
• مدرک پایان دوره معتبر از Udemy برای ارتقاء رزومه

• آشنایی اولیه با برنامه‌نویسی پایتون (کتابخانه‌های NumPy و matplotlib)
• درک مفاهیم پایه‌ای ماشین لرنینگ (Regression، Classification)
• نصب و پیکربندی Anaconda یا محیط مجازی پایتون
• آشنایی مقدماتی با Git و GitHub برای مدیریت سورس کد

• مقدمه و آشنایی با یادگیری تقویتی
  تعاریف، مثال‌های دنیای واقعی و معرفی MDP
• آموزش Q-Learning
  کد نمونه، تئوری و آزمایش در چارچوب FrozenLake
• Deep Q-Network
  شبکه‌های عصبی، تجربه تکرار شونده، آموزش و تنظیم هایپرپارامترها
• Policy Gradient & REINFORCE
  تئوری گرادیان سیاست و پیاده‌سازی در محیط CartPole
• Actor-Critic و A2C
  ساختار دو شبکه، آموزش موازی و پیاده‌سازی در MountainCar
• Proximal Policy Optimization (PPO)
  بهبود ثبات آموزش و تست در بازی‌های Atari
• بسته‌بندی و بهینه‌سازی مدل
  ذخیره‌سازی، بارگذاری و بهبود کارایی اجرا
• پروژه نهایی
  طراحی یک عامل تقویتی برای انجام وظایف پیچیده در محیط سفارشی

در هر فصل، مثال‌های عملی متنوعی ارائه شده تا مهارت شما در استفاده از الگوریتم‌ها افزایش یابد. برخی از این مثال‌ها عبارت‌اند از:

• شبیه‌سازی ضربه به توپ با Q-Learning و مقایسه با DQN
• آموزش یک ربات مجازی برای عبور از تونل در محیط Gym
• استفاده از PPO برای کنترل کاراکتر بازی Pong
• تحلیل نمودار پاداش (Reward Curve) و مقایسه روش‌های مختلف

این دوره یک فرصت استثنایی برای تسلط بر یادگیری تقویتی با پایتون است. با دانلود رایگان نرم‌افزار و استفاده از کدهای نمونه، می‌توانید از روز اول پروژه‌های واقعی را اجرا کنید. فرقی نمی‌کند تازه‌کار باشید یا در سطح متوسط؛ مطالب این دوره به‌گونه‌ای تدریس شده که گام‌به‌گام شما را به سطح حرفه‌ای می‌رساند. هم‌اکنون ثبت‌نام کنید و سفر خود در دنیای هوش مصنوعی را با یادگیری تقویتی شروع کنید!