کتاب اساس یادگیری تقویتی: ایجاد عامل‌های هوشمند از طریق تجربه با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اساس یادگیری تقویتی: ایجاد عامل‌های هوشمند از طریق تجربه

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مبانی یادگیری تقویتی (RL)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی: تعریف و کاربردها
  • 2. عناصر اصلی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش، حالت
  • 3. انواع مسائل یادگیری تقویتی: حل مسئله، کنترل، یادگیری بازی
  • 4. مدل‌سازی محیط در یادگیری تقویتی
  • 5. فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 6. معادلات بلمن: پایه و اساس یادگیری
  • 7. ارزش‌گذاری توابع (Value Functions)
  • 8. سیاست‌ها (Policies)
  • 9. روش‌های مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 10. روش‌های مبتنی بر ارزش: SARSA
  • 11. تفاوت‌های کلیدی بین Q-Learning و SARSA
  • 12. روش‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradient
  • 13. جستجوی تصادفی (Monte Carlo Methods)
  • 14. تفاوت بین On-Policy و Off-Policy
  • 15. تقریب توابع (Function Approximation)
  • 16. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 17. Deep Q-Network (DQN)
  • 18. بهینه‌سازی DQN: Replay Buffer و Target Network
  • 19. روش‌های پیشرفته DQN: Double DQN، Dueling DQN
  • 20. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
  • 21. روش‌های Actor-Critic
  • 22. روش‌های سیاست‌محور پیشرفته: PPO، TRPO
  • 23. کاوش و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 24. استراتژی‌های کاوش: اپسیلون-گریدی، Softmax
  • 25. تابع پاداش (Reward Shaping)
  • 26. یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 27. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 28. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 29. کاربردهای یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 30. کاربردهای یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 31. یادگیری تقویتی و اخلاق
  • 32. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری تقویتی
  • 33. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 34. مفاهیم کلیدی MARL: همکاری، رقابت، ارتباطات
  • 35. روش‌های MARL: Independent Learners
  • 36. روش‌های MARL: Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 37. روش‌های MARL: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 38. چالش‌های MARL: عدم ثبات، پاداش‌های پراکنده
  • 39. ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های MARL
  • 40. یادگیری تقویتی و شبیه‌سازی
  • 41. ابزارهای محبوب یادگیری تقویتی: OpenAI Gym، TensorFlow Agents، PyTorch
  • 42. یادگیری تقویتی و انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 43. مفاهیم پیشرفته: یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 44. آینده یادگیری تقویتی: تحقیقات و روندهای نوظهور
تگ‌ها: deep learning DQN multi agent reinforcement learning policy gradient Q-Learning reinforcement learning RL SARSA بازی‌ها رباتیک عامل هوشمند مارل هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.