کتاب یادگیری تقویتی مولد: سیاست‌های بهینه 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 یادگیری تقویتی مولد: سیاست‌های بهینه

موضوع کلی: یادگیری ماشین و بهینه‌سازی

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و بهینه‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. معرفی سیاست‌های یادگیری
  • 3. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی مولد
  • 4. انواع محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 5. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی
  • 6. تابع ارزش و تخمین آن
  • 7. روش‌های مونت کارلو در یادگیری تقویتی
  • 8. تفاوت سیاست‌ها در یادگیری تقویتی
  • 9. روش‌های گرادیان سیاست
  • 10. الگوریتم Q-Learning
  • 11. الگوریتم SARSA
  • 12. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 13. استفاده از شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 14. تقویت یادگیری عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 15. تابع پاداش و طراحی آن
  • 16. اکتشاف و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 17. روش‌های مختلف اکتشاف
  • 18. مدیریت حافظه در یادگیری تقویتی
  • 19. روش‌های تخمین سیاست
  • 20. حل مسائل با استفاده از Q-Learning
  • 21. حل مسائل با استفاده از SARSA
  • 22. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در پایتون
  • 23. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های یادگیری تقویتی
  • 24. استفاده از OpenAI Gym
  • 25. محیط‌های شبیه‌سازی شده برای یادگیری تقویتی
  • 26. یادگیری تقویتی در بازی‌های ساده
  • 27. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 28. یادگیری تقویتی در کنترل فرایندها
  • 29. بهینه‌سازی توالی تصمیم‌گیری
  • 30. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 31. حل MDP با استفاده از برنامه‌ریزی پویا
  • 32. تکنیک‌های کاهش ابعاد در یادگیری تقویتی
  • 33. یادگیری تقویتی چندعامله
  • 34. همکاری و رقابت در یادگیری تقویتی
  • 35. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 36. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی
  • 37. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 38. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Reward Reinforcement Learning)
  • 39. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 40. یادگیری تقویتی با محدودیت (Constrained Reinforcement Learning)
  • 41. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها
  • 42. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 43. تفسیرپذیری در یادگیری تقویتی
  • 44. کاربردهای یادگیری تقویتی در صنعت
  • 45. چالش‌ها و آینده یادگیری تقویتی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.