معرفی دوره

دوره «یادگیری تقویتی از مبتدی تا استاد» یکی از کامل‌ترین و کاربردی‌ترین محصولات آموزشی در زمینه هوش مصنوعی و Reinforcement Learning است. این دوره توسط یکی از مدرسان برجسته Udemy ضبط شده و تا نوامبر ۲۰۲۴ به‌روز گردیده است. یادگیری تقویتی زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین است که در آن عامل (Agent) با تعامل مداوم با محیط، استراتژی بهینه برای حل مسائل پیچیده را فرا می‌گیرد. در این دوره، شما از مفاهیم پایه تا الگوریتم‌های پیشرفته را به‌صورت پروژه‌محور خواهید آموخت و با پیاده‌سازی‌های عملی، مهارت‌های خود را تقویت می‌کنید.

پیش‌نیازها

برای استفاده بهینه از این دوره، لازم است دانش ابتدایی زیر را داشته باشید:

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون و مفاهیم پایه‌ای مانند توابع، کلاس‌ها و کتابخانه‌هایی نظیر NumPy.
• مبانی ریاضی شامل جبر خطی، آمار و احتمال.
• درک اولیه از یادگیری ماشین و الگوریتم‌های نظارت‌شده (Supervised Learning).
• آشنایی با محیط‌های شبیه‌سازی ساده مثل OpenAI Gym یک امتیاز محسوب می‌شود.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

پس از اتمام این دوره، شما توانایی‌های زیر را کسب خواهید کرد:

• درک عمیق از مدل‌های Markov Decision Process و چگونگی مدل‌سازی مسأله در قالب MDP.
• پیاده‌سازی الگوریتم‌های کلاسیک RL شامل Q-Learning و SARSA.
• کار با شبکه‌های عصبی عمیق در RL مانند Deep Q-Network (DQN) و بهینه‌سازی آن‌ها.
• یادگیری روش‌های مبتنی بر Policy Gradient مثل REINFORCE و Actor-Critic.
• توسعه پروژه‌های پیشرفته: بازی‌های ساده، کنترل رباتیک و شبیه‌سازی‌های واقعی.
• بهینه‌سازی و تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد عامل.

سرفصل‌های دوره

دوره در ۸ بخش اصلی و بیش از ۶۰ درس تنظیم شده است:

• مقدمه و نصب ابزارها: معرفی دوره، نصب پایتون، کتابخانه‌های ضروری و آشنایی با Jupyter Notebook.
• مبانی یادگیری تقویتی: MDP، پاداش (Reward)، سیاست (Policy) و ارزیاب ارزش (Value Function).
• برداشت از Q-Learning و SARSA: پیاده‌سازی گام‌به‌گام و تحلیل همگرایی.
• DQN و شبکه‌های عمیق: معماری شبکه، تجربه بازپخش (Experience Replay) و شبکه هدف (Target Network).
• Policy Gradient Methods: الگوریتم REINFORCE، مزایا و معایب روش‌های مبتنی بر سیاست.
• Actor-Critic و روش‌های ترکیبی: A2C، A3C و مقایسه کارایی آن‌ها.
• یادگیری تقویتی پیشرفته: Proximal Policy Optimization (PPO)، Trust Region Policy Optimization (TRPO).
• پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک بازی ساده و کنترل زیردریایی در شبیه‌سازی.

مثال‌های عملی

یکی از نقاط قوت این دوره، پرداختن به مثال‌های واقعی و ملموس است:

• اجرای Q-Learning روی محیط FrozenLake برای درک تعادل بین جست‌وجوی اکتشافی و بهره‌برداری.
• ساخت DQN برای بازی ساده CartPole و تحلیل تاثیر تعداد نورون و نرخ یادگیری.
• پیاده‌سازی PPO برای کنترل یک زیردریایی ۲ بعدی و مشاهده چگونگی تنظیم شبکه عصبی.
• آموزش عامل جهت یادگیری خودران در محیط Torcs با استفاده از Actor-Critic.
• بهینه‌سازی تجربیات جمع‌آوری‌شده و استفاده از Buffer برای بهبود سرعت همگرایی.

مزایا و فرصت‌ها

پس از تکمیل دوره، شما قادر خواهید بود:

• در پروژه‌های تحقیقاتی و صنعتی هوش مصنوعی شرکت کنید و مدل‌های تقویتی بسازید.
• در مصاحبه‌های شغلی با تمرکز بر RL بدرخشید و رزومه خود را با پروژه‌های عملی تقویت کنید.
• به‌عنوان متخصص یادگیری تقویتی درآمد بالاتری در زمینه‌های بورس، بازی‌سازی، رباتیک و خودران‌ها داشته باشید.
• با دانش به‌روز شده تا نوامبر ۲۰۲۴ وارد بازار کار شوید و در زمینه‌های نوظهور AI فعالیت کنید.

نحوه دانلود و دسترسی

برای دانلود رایگان این دوره:

• به لینک ارائه‌شده مراجعه کنید و بر روی «Enroll» کلیک نمایید.
• با حساب کاربری Udemy وارد شوید یا ثبت‌نام کنید.
• دوره به کتابخانه شما اضافه خواهد شد و می‌توانید ویدئوها و کدها را دریافت کنید.

تمام منابع، اسلایدها و کدهای آموزشی در اختیار شما قرار می‌گیرد تا گامی بزرگ در مسیر یادگیری هوش مصنوعی بردارید.