دوره یادگیری تقویتی انگیزه‌مند: طراحی عامل‌های هوشمند با انگیزه و هدف همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی انگیزه‌مند: طراحی عامل‌های هوشمند با انگیزه و هدف

موضوع کلی: یادگیری تقویتی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی انگیزه‌مند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری تقویتی
• 2. مفهوم عامل و محیط
• 3. فضای حالت و عمل
• 4. تابع پاداش
• 5. قراردادن مسئله در قالب یادگیری تقویتی
• 6. مسئله مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
• 7. اصول مارکوف
• 8. فرمول‌بندی MDP
• 9. حل MDP: الگوریتم‌های برنامه‌ریزی
• 10. الگوریتم‌های تکرار سیاست
• 11. الگوریتم‌های تکرار ارزش
• 12. روش‌های مبتنی بر مدل در مقابل بدون مدل
• 13. یادگیری تقویتی بدون مدل
• 14. اهمیت سیاست (Policy)
• 15. روش‌های سیاست گرا (Policy-based)
• 16. روش‌های ارزش گرا (Value-based)
• 17. روش‌های ترکیبی (Actor-Critic)
• 18. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی
• 19. تابع ارزش حالت (V-function)
• 20. تابع ارزش عمل (Q-function)
• 21. معادلات بلمن
• 22. معادله بلمن برای V
• 23. معادله بلمن برای Q
• 24. آپدیت‌های تکراری
• 25. تعادل بهینه
• 26. کاوش (Exploration) در مقابل بهره‌برداری (Exploitation)
• 27. استراتژی‌های کاوش
• 28. اپسیلون-حریصانه (Epsilon-Greedy)
• 29. کاوش تصادفی
• 30. آنتروپی (Entropy) و کاوش
• 31. اهمیت انگیزه در یادگیری تقویتی
• 32. مفهوم انگیزه (Motivation)
• 33. نظریه‌های انگیزه در روانشناسی
• 34. انگیزه در هوش مصنوعی
• 35. انواع انگیزه‌ها
• 36. انگیزه‌های درونی (Intrinsic)
• 37. انگیزه‌های بیرونی (Extrinsic)
• 38. تفاوت انگیزه‌های درونی و بیرونی
• 39. یادگیری تقویتی انگیزه‌مند
• 40. هدف از یادگیری تقویتی انگیزه‌مند
• 41. مزایای عامل‌های با انگیزه
• 42. طراحی توابع پاداش ترکیبی
• 43. پاداش‌های درونی
• 44. پاداش‌های مبتنی بر کنجکاوی
• 45. کنجکاوی مبتنی بر عدم قطعیت
• 46. کنجکاوی مبتنی بر نوآوری
• 47. کنجکاوی مبتنی بر مهارت
• 48. پاداش‌های مبتنی بر پیشرفت
• 49. مفهوم پیشرفت (Progress)
• 50. اندازه‌گیری پیشرفت
• 51. پاداش‌های مبتنی بر شگفتی (Surprise)
• 52. شگفتی به عنوان یک منبع انگیزه
• 53. یادگیری پاداش‌های درونی
• 54. یادگیری تقویتی با اهداف
• 55. مفهوم هدف (Goal)
• 56. طراحی اهداف برای عامل‌ها
• 57. انواع اهداف
• 58. اهداف مشخص (Specific Goals)
• 59. اهداف قابل اندازه‌گیری (Measurable Goals)
• 60. اهداف قابل دستیابی (Achievable Goals)
• 61. اهداف مرتبط (Relevant Goals)
• 62. اهداف زمان‌بندی شده (Time-bound Goals - SMART)
• 63. یادگیری تقویتی مبتنی بر هدف (Goal-Conditioned RL)
• 64. یادگیری از طریق جستجوی هدف
• 65. تابع پاداش مبتنی بر انحراف از هدف
• 66. آموزش با اهداف متعدد
• 67. یادگیری تقویتی با اهداف سلسله مراتبی
• 68. ساختار سلسله مراتبی اهداف
• 69. انگیزه‌های مبتنی بر اهداف
• 70. استفاده از انگیزه برای دستیابی به اهداف
• 71. تکنیک‌های یادگیری تقویتی پیشرفته
• 72. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
• 73. شبکه‌های عصبی عمیق در RL
• 74. Deep Q-Networks (DQN)
• 75. DDQN، Prioritized Experience Replay
• 76. Policy Gradients
• 77. Actor-Critic Methods (A2C, A3C)
• 78. Proximal Policy Optimization (PPO)
• 79. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
• 80. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
• 81. هماهنگی در MARL
• 82. رقابت در MARL
• 83. یادگیری تقویتی توزیع شده
• 84. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
• 85. تکنیک‌های مقابله با پاداش پراکنده
• 86. Hint-based RL
• 87. Reward Shaping
• 88. Curiosity-driven exploration for sparse rewards
• 89. یادگیری تقویتی با پاداش متناوب (Intermittent Rewards)
• 90. یادگیری تقویتی با پاداش تاخیری (Delayed Rewards)
• 91. مدل‌های پیش‌بینی کننده (Predictive Models)
• 92. یادگیری تقویتی با نیاز به مدل (Model-based RL)
• 93. مدل‌های دنیای پویا
• 94. طراحی عامل‌های انگیزه‌مند
• 95. مولفه‌های یک عامل انگیزه‌مند
• 96. مکانیزم‌های درونی انگیزه
• 97. مکانیزم‌های بیرونی انگیزه
• 98. ادغام انگیزه‌ها
• 99. تلفیق پاداش‌های درونی و بیرونی
• 100. اولویت‌بندی انگیزه‌ها