فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع یادگیری تقویتی با استفاده از کتابخانه TensorFlow Agents

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع یادگیری تقویتی با استفاده از کتابخانه TensorFlow Agents

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
• 2. تعریف مسئله تصمیم‌گیری مارکوف در یادگیری ماشین
• 3. اجزای اصلی سیستم یادگیری تقویتی عامل محیط پاداش
• 4. بررسی فضای حالت و فضای اکشن در محیط‌های آموزشی
• 5. آشنایی با کتابخانه TensorFlow Agents و معماری آن
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای یادگیری تقویتی
• 7. مدیریت داده‌ها با استفاده از ساختار Trajectory در TensorFlow
• 8. کار با محیط‌های استاندارد OpenAI Gym در چارچوب TF Agents
• 9. پیاده‌سازی اولین عامل یادگیری تقویتی با استفاده از Random Agent
• 10. درک مفهوم سیاست در یادگیری تقویتی
• 11. معرفی توابع ارزش و تابع کیو
• 12. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در یادگیری ماشین
• 13. آشنایی با شبکه عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
• 14. پیاده‌سازی الگوریتم DQN با استفاده از TensorFlow Agents
• 15. مدیریت حافظه تجربه در الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 16. بررسی پایدارسازی آموزش با استفاده از Target Networks
• 17. استفاده از Double DQN برای بهبود دقت پیش‌بینی ارزش
• 18. مفاهیم سیاست‌های احتمالی و قطعی در عامل‌های هوشمند
• 19. معرفی الگوریتم‌های گرادیان سیاست
• 20. الگوریتم REINFORCE و کاربردهای آن در یادگیری تقویتی
• 21. آشنایی با روش‌های Actor-Critic در مدل‌های پیشرفته
• 22. پیاده‌سازی معماری Actor-Critic در محیط‌های پیچیده
• 23. بهینه‌سازی نرخ یادگیری و پارامترهای مدل
• 24. روش‌های کاهش واریانس در گرادیان سیاست
• 25. الگوریتم Advantage Actor-Critic یا A2C
• 26. پیاده‌سازی الگوریتم PPO برای افزایش پایداری آموزش
• 27. بررسی الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست‌های آف-پالیسی
• 28. کار با Replay Buffer در مدل‌های پیچیده
• 29. تجسم و مانیتورینگ فرآیند آموزش با TensorBoard
• 30. ارزیابی عملکرد عامل در محیط‌های شبیه‌سازی شده
• 31. استراتژی‌های اکتشاف و بهره‌برداری در یادگیری ماشین
• 32. تنظیم پارامترهای ابر-پارامتر در یادگیری تقویتی
• 33. مدیریت محیط‌های موازی برای افزایش سرعت آموزش
• 34. پیاده‌سازی الگوریتم SAC برای مسائل پیوسته
• 35. بررسی نقش توابع پاداش در همگرایی مدل
• 36. تکنیک‌های پیش‌پردازش ورودی‌ها برای شبکه‌های عصبی
• 37. استفاده از مدل‌های بازگشتی در یادگیری تقویتی
• 38. خطایابی و رفع مشکلات رایج در آموزش مدل‌ها
• 39. پیاده‌سازی یک پروژه نهایی در محیط شبیه‌سازی
• 40. بهینه‌سازی نهایی و استقرار مدل‌های یادگیری تقویتی