دوره استراتژی‌های داده برای یادگیری تقویتی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استراتژی‌های داده برای یادگیری تقویتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
• 3. عناصر اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی
• 4. محیط و عامل در یادگیری تقویتی
• 5. پاداش و سیاست در یادگیری تقویتی
• 6. فرمول‌بندی ریاضی یادگیری تقویتی
• 7. روش‌های حل مسائل یادگیری تقویتی
• 8. روش‌های مبتنی بر ارزش
• 9. معادله بلمن
• 10. تکرار ارزشی
• 11. تکرار سیاست
• 12. روش‌های مبتنی بر سیاست
• 13. گرادیان سیاست
• 14. روش‌های مونت کارلو
• 15. تفاوت‌های زمانی
• 16. Q-Learning
• 17. SARSA
• 18. Deep Q-Network (DQN)
• 19. پیاده‌سازی DQN با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 20. بهینه‌سازی DQN
• 21. روش‌های پیشرفته DQN (Double DQN, Dueling DQN)
• 22. استراتژی‌های اکتشاف و بهره‌برداری
• 23. ε-Greedy
• 24. Softmax
• 25. Upper Confidence Bound (UCB)
• 26. یادگیری تقویتی در محیط‌های گسسته
• 27. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
• 28. تابع پایه (Basis Function)
• 29. تقریب تابع (Function Approximation)
• 30. شبکه‌های عصبی به عنوان تقریب‌گر تابع
• 31. یادگیری تقویتی چندعاملی
• 32. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline RL)
• 33. یادگیری تقویتی انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 34. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical RL)
• 35. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse RL)
• 36. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک
• 37. کاربردهای یادگیری تقویتی در بازی‌ها
• 38. کاربردهای یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
• 39. کاربردهای یادگیری تقویتی در مالی
• 40. چالش‌های یادگیری تقویتی
• 41. انتخاب ویژگی‌ها در یادگیری تقویتی
• 42. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 43. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 44. مفاهیم پیشرفته در یادگیری تقویتی
• 45. روش‌های سیاست-ارزش (Actor-Critic Methods)
• 46. A2C و A3C
• 47. PPO (Proximal Policy Optimization)
• 48. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
• 49. تحلیل پایداری الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 50. یادگیری تقویتی ایمن (Safe RL)
• 51. یادگیری تقویتی با محدودیت (Constrained RL)
• 52. یادگیری تقویتی و اخلاق
• 53. یادگیری تقویتی و تفسیرپذیری
• 54. تحلیل حساسیت پارامترها
• 55. یادگیری تقویتی توزیعی (Distributional RL)
• 56. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در مقیاس بزرگ
• 57. استفاده از GPU و TPU در یادگیری تقویتی
• 58. مبانی موازی‌سازی در یادگیری تقویتی
• 59. یادگیری تقویتی با استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز (TensorFlow, PyTorch)
• 60. یادگیری تقویتی در محیط‌های شبیه‌سازی شده
• 61. Gymnasium (OpenAI Gym)
• 62. PyBullet
• 63. MuJoCo
• 64. یادگیری تقویتی و یادگیری تقویتی عمیق: تفاوت‌ها و شباهت‌ها
• 65. آینده یادگیری تقویتی
• 66. تحقیقات فعلی در یادگیری تقویتی
• 67. چالش‌های حل نشده در یادگیری تقویتی