کتاب صوتی مدل‌سازی ترجیحات انسانی در یادگیری تقویتی

🎓 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