کتاب مدل‌سازی ترجیحات انسانی در یادگیری تقویتی 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 مدل‌سازی ترجیحات انسانی در یادگیری تقویتی

موضوع کلی: مدل‌سازی ترجیحات و یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
  • 2. مبانی ریاضی یادگیری تقویتی
  • 3. مفاهیم اساسی مدل‌سازی ترجیحات
  • 4. روش‌های جمع‌آوری داده‌های ترجیحات
  • 5. معرفی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 6. تابع پاداش و طراحی آن
  • 7. فضای حالت و فضای عمل
  • 8. سیاست‌ها در یادگیری تقویتی
  • 9. ارزش‌گذاری توابع و معادلات بلمن
  • 10. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 11. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 12. روش‌های مونت کارلو در یادگیری تقویتی
  • 13. تفاضل زمانی در یادگیری تقویتی
  • 14. روش Q-learning و کاربردهای آن
  • 15. روش SARSA و ویژگی‌های آن
  • 16. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 17. روش‌های Actor-Critic
  • 18. تقویت یادگیری عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 19. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 20. کاربرد شبکه‌های کانولوشنال در یادگیری تقویتی
  • 21. کاربرد شبکه‌های بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 22. یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 23. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
  • 24. یادگیری تقویتی آفلاین
  • 25. یادگیری تقویتی ایمن
  • 26. مدل‌سازی ترجیحات با استفاده از رگرسیون
  • 27. مدل‌سازی ترجیحات با استفاده از طبقه‌بندی
  • 28. تکنیک‌های انتخاب ویژگی برای مدل‌سازی ترجیحات
  • 29. ارزیابی مدل‌های ترجیحات
  • 30. مقایسه روش‌های مختلف مدل‌سازی ترجیحات
  • 31. تاثیر داده‌های ترجیحات بر عملکرد یادگیری تقویتی
  • 32. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری تقویتی با ترجیحات
  • 33. کاربرد یادگیری تقویتی با ترجیحات در رباتیک
  • 34. کاربرد یادگیری تقویتی با ترجیحات در بازی‌ها
  • 35. کاربرد یادگیری تقویتی با ترجیحات در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 36. کاربرد یادگیری تقویتی با ترجیحات در مدیریت منابع
  • 37. استفاده از یادگیری تقویتی با ترجیحات در مسائل مالی
  • 38. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری تقویتی با ترجیحات
  • 39. روش‌های مقابله با ناپایداری در یادگیری تقویتی
  • 40. بهبود قابلیت تعمیم در یادگیری تقویتی
  • 41. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری تقویتی با ترجیحات
  • 42. آینده یادگیری تقویتی با ترجیحات و تحقیقات آتی
  • 43. بررسی موردی: پیاده‌سازی یک سیستم یادگیری تقویتی با ترجیحات
  • 44. تحلیل الگوریتم‌های پیشرفته مدل‌سازی ترجیحات
  • 45. روش‌های کاهش ابعاد در مدل‌سازی ترجیحات

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.