کتاب مبانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و کاربرد آن در بهینه‌سازی سامانه‌های خودکار با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و کاربرد آن در بهینه‌سازی سامانه‌های خودکار

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و سامانه‌های تصمیم‌گیر هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تعاریف پایه در یادگیری تقویتی
• 2. مسئله تصمیم‌گیری متوالی در محیط‌های نامعین
• 3. چارچوب ریاضی مارکوف و فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف
• 4. مفهوم عامل هوشمند و تعامل با محیط
• 5. تعریف تابع پاداش و اهداف بهینه‌سازی
• 6. مفاهیم پایه وضعیت و کنش در یادگیری تقویتی
• 7. بازگشت و افق زمانی در مدل‌سازی مسائل
• 8. توابع ارزش و تابع کیفیت کنش
• 9. معادلات بلمن و ویژگی‌های بهینگی
• 10. حل مسائل به روش برنامه‌نویسی پویا
• 11. ارزیابی سیاست و بهبود سیاست در محیط‌های شناخته‌شده
• 12. الگوریتم تکرار مقدار و تکرار سیاست
• 13. روش‌های مونت‌کارلو برای تخمین ارزش
• 14. یادگیری تفاضل زمانی و مزایای آن
• 15. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
• 16. روش‌های یادگیری به روش تفاضل زمانی صفر
• 17. الگوریتم یادگیری کیو (Q-Learning) و کاربردهای آن
• 18. الگوریتم سارسا (SARSA) و تفاوت‌های آن با یادگیری کیو
• 19. بهینه‌سازی سیاست با استفاده از تابع هدف
• 20. مقدمه‌ای بر تقریب تابع و شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
• 21. الگوریتم یادگیری کیو با شبکه عصبی عمیق
• 22. روش‌های گرادیان سیاست و بهینه‌سازی مستقیم سیاست
• 23. الگوریتم‌های بازیگر-منتقد (Actor-Critic)
• 24. مسئله اکتشاف در برابر بهره‌برداری در سامانه‌های هوشمند
• 25. استراتژی‌های انتخاب کنش و مدیریت عدم قطعیت
• 26. یادگیری تقویتی در محیط‌های دارای محدودیت
• 27. مدل‌سازی سیستم‌های خودکار با یادگیری تقویتی
• 28. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سامانه‌های هوشمند
• 29. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت ترافیک و شبکه‌های حمل‌ونقل
• 30. کنترل هوشمند فرایندهای صنعتی و خطوط تولید
• 31. زمان‌بندی هوشمند منابع در سیستم‌های رایانه‌ای
• 32. بهینه‌سازی سبد دارایی و مدیریت ریسک با رویکرد هوشمند
• 33. پیاده‌سازی عوامل هوشمند در محیط‌های شبیه‌سازی شده
• 34. روش‌های پیش‌پردازش داده برای مدل‌های یادگیری تقویتی
• 35. مدیریت پاداش‌های تنک در مسائل پیچیده
• 36. تأثیر طراحی تابع پاداش بر همگرایی مدل
• 37. روش‌های کاهش واریانس در یادگیری تقویتی
• 38. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 39. یادگیری تقویتی چندعاملی و تعاملات سیستمی
• 40. ارزیابی عملکرد و معیارهای سنجش سامانه‌های هوشمند
• 41. نکات اخلاقی و ایمنی در پیاده‌سازی سامانه‌های خودکار
• 42. محدودیت‌های سخت‌افزاری و چالش‌های اجرا در زمان واقعی
• 43. یکپارچه‌سازی یادگیری تقویتی با سامانه‌های کنترل کلاسیک
• 44. مطالعه موردی: بهینه‌سازی سیستم‌های توزیع هوشمند
• 45. مطالعه موردی: مدیریت هوشمند شبکه توزیع آب و برق
• 46. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی عمیق
• 47. روش‌های یادگیری تقویتی معکوس و استخراج قواعد
• 48. آینده یادگیری تقویتی در صنعت و خدمات کشور
• 49. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه تصمیم‌گیر هوشمند بومی