اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری تقویتی برای دانشمندان داده

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی برای دانشمندان داده

موضوع کلی: علوم داده

موضوع میانی: یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش، حالت
  • 3. انواع الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 4. حل مسائل مارکوفی (Markov Decision Processes)
  • 5. معادله بلمن (Bellman Equation) و کاربردهای آن
  • 6. روش‌های مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 7. روش‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 8. تفاوت بین Q-Learning و Policy Gradients
  • 9. کاوش و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 10. استراتژی‌های کاوش: اپسیلون-گریدی (Epsilon-Greedy) و سافت‌مکس (Softmax)
  • 11. توابع ارزش تقریبی (Approximate Value Functions)
  • 12. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی (Deep Q-Networks - DQN)
  • 13. معماری DQN و بهینه‌سازی آن
  • 14. تجربه تکراری (Experience Replay)
  • 15. هدف‌گذاری ثابت (Fixed Q-Targets)
  • 16. پیاده‌سازی DQN با پایتون و TensorFlow/PyTorch
  • 17. مقدمه‌ای بر محیط‌های شبیه‌سازی: OpenAI Gym
  • 18. حل مسائل کلاسیک با DQN: CartPole, MountainCar
  • 19. الگوریتم‌های پیشرفته DQN: Double DQN, Dueling DQN
  • 20. الگوریتم‌های Policy Gradient پیشرفته: REINFORCE, Actor-Critic
  • 21. روش‌های Actor-Critic: A2C, A3C
  • 22. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 23. چالش‌های یادگیری تقویتی: Curse of Dimensionality
  • 24. تابع پاداش (Reward Shaping)
  • 25. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 26. کاربردهای یادگیری تقویتی در بازی‌ها: Atari, Go
  • 27. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 28. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی منابع
  • 29. یادگیری تقویتی در تجارت و امور مالی
  • 30. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 31. یادگیری تقویتی در کنترل ترافیک
  • 32. معرفی کتابخانه‌های یادگیری تقویتی: Ray RLlib, Stable Baselines3
  • 33. تنظیم هایپرمترها (Hyperparameter Tuning) در یادگیری تقویتی
  • 34. ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 35. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی
  • 36. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 37. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 38. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Reward Reinforcement Learning)
  • 39. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 40. یادگیری تقویتی متا (Meta Reinforcement Learning)
  • 41. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل (Model-Based Reinforcement Learning)
  • 42. بررسی مقالات جدید در زمینه یادگیری تقویتی
  • 43. یادگیری تقویتی و اخلاق
  • 44. یادگیری تقویتی و حریم خصوصی
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: artificial intelligence data science deep reinforcement learning DQN machine learning openai gym policy gradient pytorch reinforcement learning tensorflow الگوریتم علوم داده هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.