اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای خانگی

موضوع میانی: AI for AI Heuristic Optimization

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
• 3. عناصر اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی
• 4. محیط و عامل در یادگیری تقویتی
• 5. پاداش و تنبیه در یادگیری تقویتی
• 6. تابع ارزش و سیاست
• 7. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
• 8. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
• 9. Q-Learning: مبانی و الگوریتم
• 10. SARSA: مبانی و الگوریتم
• 11. تفاوت‌های Q-Learning و SARSA
• 12. استراتژی‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی
• 13. ε-Greedy: الگوریتم و تنظیم پارامترها
• 14. Softmax: الگوریتم و تنظیم پارامترها
• 15. یادگیری تقویتی در محیط‌های گسسته
• 16. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
• 17. تقریب تابع ارزش با شبکه‌های عصبی
• 18. Deep Q-Network (DQN): معماری و پیاده‌سازی
• 19. تجربه تکراری (Experience Replay)
• 20. هدف‌های ثابت (Target Networks)
• 21. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
• 22. یادگیری تقویتی در رباتیک
• 23. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
• 24. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 25. یادگیری تقویتی چندعاملی
• 26. یادگیری تقویتی آفلاین
• 27. یادگیری تقویتی با انتقال یادگیری
• 28. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
• 29. سیاست‌های گرادیان
• 30. Actor-Critic Methods
• 31. A2C و A3C
• 32. PPO: الگوریتم و تنظیم پارامترها
• 33. TRPO: الگوریتم و تنظیم پارامترها
• 34. یادگیری معکوس تقویتی
• 35. یادگیری تقویتی ایمن
• 36. یادگیری تقویتی با محدودیت‌ها
• 37. مدل‌سازی محیط در یادگیری تقویتی
• 38. برنامه‌ریزی مونت‌کارلو
• 39. تفاوت‌های یادگیری تقویتی و یادگیری نظارتی
• 40. یادگیری تقویتی و یادگیری بدون نظارت
• 41. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری تقویتی
• 42. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 43. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری تقویتی
• 44. کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی
• 45. آینده یادگیری تقویتی