دوره یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده

موضوع کلی: مدل‌سازی ترجیحات و یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی

موضوع میانی: تکنیک‌های یادگیری تقویتی با پاداش توزیع شده (Distributed Rewards)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری تقویتی
• 2. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی
• 3. عناصر اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی
• 4. مدل‌سازی محیط در یادگیری تقویتی
• 5. انواع سیاست‌ها در یادگیری تقویتی
• 6. ارزش‌گذاری حالت‌ها در یادگیری تقویتی
• 7. ارزش‌گذاری عمل‌ها در یادگیری تقویتی
• 8. معادله بلمن برای سیاست‌ها
• 9. معادله بلمن برای ارزش‌ها
• 10. روش‌های تکراری سیاست
• 11. روش‌های تکراری ارزش
• 12. یادگیری Q-value
• 13. الگوریتم SARSA
• 14. الگوریتم Q-Learning
• 15. تفاوت بین SARSA و Q-Learning
• 16. استفاده از جداول برای ذخیره Q-value
• 17. تقریب توابع ارزش با شبکه‌های عصبی
• 18. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
• 19. یادگیری سیاستی گرادیانی
• 20. روش‌های مونت‌کارلو در یادگیری تقویتی
• 21. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
• 22. تابع سیاست و تابع ارزش پیوسته
• 23. روش‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی
• 24. اکتشاف اپسیلون-گریدی
• 25. اکتشاف سافت‌مکس
• 26. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
• 27. پیش‌بینی مدل محیط
• 28. برنامه‌ریزی با استفاده از مدل
• 29. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
• 30. یادگیری چندعامله تقویتی
• 31. یادگیری تقویتی آفلاین
• 32. یادگیری تقویتی با پاداش‌های شکل‌دهی
• 33. مسائل انتقال یادگیری در یادگیری تقویتی
• 34. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری تقویتی
• 35. استفاده از حافظه در یادگیری تقویتی
• 36. شبکه‌های حافظه بلندمدت در یادگیری تقویتی
• 37. بررسی موردی: بازی‌های آتاری با یادگیری تقویتی
• 38. بررسی موردی: رباتیک با یادگیری تقویتی
• 39. یادگیری تقویتی در مسائل کنترل
• 40. یادگیری تقویتی در مسائل مسیریابی
• 41. یادگیری تقویتی در مسائل تخصیص منابع
• 42. مفاهیم پیشرفته در یادگیری تقویتی
• 43. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری تقویتی
• 44. آینده یادگیری تقویتی
• 45. کاربردهای عملی یادگیری تقویتی