دوره یادگیری تقویتی نمادین: ترکیب قدرت‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی نمادین: ترکیب قدرت‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و سیستم‌های دانش‌بنیان

موضوع میانی: Neuro-Symbolic AI

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری تقویتی
• 2. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
• 3. محیط و عامل در یادگیری تقویتی
• 4. تشدید و پاداش در یادگیری تقویتی
• 5. سیاست‌ها و توابع ارزش
• 6. روش‌های مبتنی بر ارزش: Q-Learning
• 7. روش‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradient
• 8. تفاوت بین روش‌های مبتنی بر ارزش و سیاست
• 9. مقدمه‌ای بر توابع تقریبی
• 10. شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی
• 11. Q-Network: پیاده‌سازی Q-Learning با شبکه‌های عصبی
• 12. Deep Q-Network (DQN) و بهبودهای آن
• 13. تجربه تکراری (Experience Replay)
• 14. هدف‌گذاری ثابت (Fixed Q-Targets)
• 15. کاوش و بهره‌برداری در یادگیری تقویتی
• 16. استراتژی‌های کاوش: اپسیلون-گریدی
• 17. استراتژی‌های کاوش: کاوش مبتنی بر امیدواری
• 18. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
• 19. روش‌های Actor-Critic
• 20. بهبود الگوریتم‌های Actor-Critic
• 21. روش‌های سیاست گرادیان پیشرفته
• 22. یادگیری تقویتی چندعاملی
• 23. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعاملی
• 24. بازی‌ها و یادگیری تقویتی
• 25. یادگیری تقویتی در بازی‌های تخته‌ای
• 26. یادگیری تقویتی در بازی‌های ویدئویی
• 27. یادگیری تقویتی در رباتیک
• 28. کنترل ربات با استفاده از یادگیری تقویتی
• 29. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه
• 30. بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه با یادگیری تقویتی
• 31. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
• 32. مدیریت انرژی با استفاده از یادگیری تقویتی
• 33. یادگیری تقویتی در بازارهای مالی
• 34. استراتژی‌های معاملاتی با یادگیری تقویتی
• 35. یادگیری تقویتی آفلاین
• 36. یادگیری تقویتی با داده‌های تاریخی
• 37. انتقال یادگیری در یادگیری تقویتی
• 38. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
• 39. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
• 40. استفاده از مدل‌های محیط در یادگیری تقویتی
• 41. یادگیری تقویتی ایمن
• 42. یادگیری تقویتی با محدودیت‌ها
• 43. تفسیرپذیری در یادگیری تقویتی
• 44. روش‌های ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 45. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در دنیای واقعی