اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تعامل

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تعامل

موضوع کلی: علوم رفتاری و مدل‌سازی اجتماعی

موضوع میانی: مدل‌سازی یادگیری ماشینی و یادگیری کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با اصول یادگیری تقویتی
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 3. عناصر اصلی یک محیط یادگیری تقویتی
• 4. مفهوم پاداش در یادگیری تقویتی
• 5. نقش سیاست در یادگیری تقویتی
• 6. ارزیابی سیاست‌ها در یادگیری تقویتی
• 7. تابع ارزش و تابع کیفیتی
• 8. روش‌های مبتنی بر مدل برای یادگیری تقویتی
• 9. روش‌های بدون مدل برای یادگیری تقویتی
• 10. Q-Learning: یک روش یادگیری تقویتی بدون مدل
• 11. SARSA: یک روش یادگیری تقویتی بدون مدل دیگر
• 12. تفاوت بین Q-Learning و SARSA
• 13. تابع Bellman برای تخمین ارزش
• 14. تقویت سیاست‌ها با گرادیان سیاست
• 15. روش‌های اکتشافی در یادگیری تقویتی
• 16. کاوش ε-greedy
• 17. کاوش نرم حداکثر
• 18. کاوش با زنجیره‌ای مارکوف
• 19. تکنیک‌های کاهش واریانس در یادگیری تقویتی
• 20. میانگین متحرک و نمونه‌گیری اهمیت
• 21. تقریب تابع ارزش با شبکه‌های عصبی
• 22. تقریب تابع کیفیتی با شبکه‌های عصبی
• 23. Deep Q-Network (DQN): یک الگوریتم یادگیری تقویتی عمیق
• 24. نکات مهم در پیاده‌سازی DQN
• 25. روش‌های بهبود DQN: Double DQN و Prioritized Experience Replay
• 26. مدل‌های بازیگر-ناظر برای یادگیری تقویتی
• 27. روش‌های سیاست گرادیان برای یادگیری تقویتی
• 28. Actor-Critic Methods: ترکیب بازیگر و ناظر
• 29. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
• 30. Proximal Policy Optimization (PPO)
• 31. یادگیری تقویتی چندعاملی
• 32. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی چندعاملی
• 33. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعاملی
• 34. بازی‌های صفر جمع و یادگیری تقویتی
• 35. استراتژی‌های یادگیری تقویتی در بازی‌های دو نفره
• 36. استراتژی‌های یادگیری تقویتی در بازی‌های چند نفره
• 37. کاربردهای یادگیری تقویتی در کنترل ربات‌ها
• 38. کاربردهای یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه
• 39. کاربردهای یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
• 40. کاربردهای یادگیری تقویتی در مالی و اقتصاد
• 41. آینده‌ی یادگیری تقویتی و چالش‌های پیش رو