اکسپرس 24
کتاب حل مسائل بهینه‌سازی با استفاده از Q-Learning

کتاب حل مسائل بهینه‌سازی با استفاده از Q-Learning

تگ‌ها: Q-Learning الگوریتم‌های بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری بهینه‌سازی پردازش داده داده‌کاوی شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره حل مسائل بهینه‌سازی با استفاده از Q-Learning

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: Q-Learning

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمات یادگیری تقویتی و Q-Learning
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل، محیط، حالت، عمل و پاداش
  • 4. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 5. یادگیری با نظارت و بدون نظارت
  • 6. انواع یادگیری تقویتی: مبتنی بر ارزش و مبتنی بر سیاست
  • 7. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 8. تعریف MDP: مجموعه‌ها، انتقال حالت، تابع پاداش
  • 9. معادلات همه‌جانبه Bellman
  • 10. حل MDP با الگوریتم‌های تکرار مقداری
  • 11. حل MDP با الگوریتم تکرار سیاست
  • 12. مفهوم تابع ارزش حالت (V-function)
  • 13. مفهوم تابع ارزش عمل-حالت (Q-function)
  • 14. ارتباط بین V-function و Q-function
  • 15. مقدمه بر Q-Learning
  • 16. الگوریتم پایه Q-Learning
  • 17. به‌روزرسانی Q-Learning
  • 18. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 19. ضریب تنزیل (Discount Factor)
  • 20. اکتشاف در مقابل بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 21. استراتژی‌های اکتشاف: اپسیلون-حریصانه (Epsilon-Greedy)
  • 22. معرفی توابع ارزش و سیاست
  • 23. یادگیری سیاست مستقیم
  • 24. یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 25. نحوه پیاده‌سازی Q-Learning
  • 26. جدول Q
  • 27. به‌روزرسانی جدول Q
  • 28. مثال‌های ساده Q-Learning
  • 29. حل مسئله مسیریابی با Q-Learning
  • 30. حل مسئله انبارداری با Q-Learning
  • 31. حل مسئله بازی ساده با Q-Learning
  • 32. پیاده‌سازی Q-Learning با پایتون
  • 33. کتابخانه‌های مرتبط با یادگیری ماشین
  • 34. استفاده از NumPy برای محاسبات
  • 35. استفاده از Matplotlib برای مصورسازی
  • 36. ساخت محیط ساده برای Q-Learning
  • 37. تعریف حالت‌ها و اعمال
  • 38. تعریف تابع پاداش
  • 39. پیاده‌سازی الگوریتم Q-Learning
  • 40. آموزش عامل با Q-Learning
  • 41. ارزیابی عملکرد عامل
  • 42. نکات و ترفندهای پیاده‌سازی
  • 43. مدیریت حافظه در Q-Learning
  • 44. استفاده از تجربه تکراری (Experience Replay)
  • 45. شبکه‌های عصبی عمیق و Q-Learning
  • 46. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 47. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 48. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 49. Deep Q-Networks (DQN)
  • 50. معماری DQN
  • 51. تابع هزینه در DQN
  • 52. آموزش DQN
  • 53. مشکل ناپایداری در DQN
  • 54. Double DQN
  • 55. Prioritized Experience Replay
  • 56. Dueling DQN
  • 57. Rainbow DQN
  • 58. کاربرد Q-Learning در مسائل پیچیده
  • 59. حل مسائل بهینه‌سازی در رباتیک
  • 60. کنترل ربات‌ها با Q-Learning
  • 61. بهینه‌سازی مسیر ربات‌ها
  • 62. کاربرد Q-Learning در بازی‌ها
  • 63. بازی آتاری با DQN
  • 64. بازی‌های استراتژیک
  • 65. کاربرد Q-Learning در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. شخصی‌سازی توصیه‌ها
  • 67. بهینه‌سازی توصیه‌ها
  • 68. کاربرد Q-Learning در مدیریت منابع
  • 69. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 70. مدیریت ترافیک
  • 71. کاربرد Q-Learning در مسائل اقتصادی
  • 72. بهینه‌سازی سبد سهام
  • 73. مدیریت ریسک
  • 74. کاربرد Q-Learning در سلامت
  • 75. تشخیص بیماری
  • 76. طراحی درمان
  • 77. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی
  • 78. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 79. شفافیت الگوریتم‌ها
  • 80. امنیت در یادگیری تقویتی
  • 81. حملات به عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 82. دفاع در برابر حملات
  • 83. چالش‌های Q-Learning
  • 84. مقیاس‌پذیری Q-Learning
  • 85. مشکل فضای حالت بزرگ
  • 86. مشکل فضای عمل بزرگ
  • 87. حل مسائل بهینه‌سازی با رویکردهای پیشرفته
  • 88. یادگیری سیاست عمیق (Deep Policy Gradients)
  • 89. Actor-Critic Methods
  • 90. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 91. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 92. Ape-X DQN
  • 93. AlphaGo و AlphaZero
  • 94. مقایسه Q-Learning با سایر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 95. یادگیری تقویتی در عمل: مطالعه موردی
  • 96. تمرین‌های عملی پیشرفته
  • 97. طراحی یک مسئله بهینه‌سازی دلخواه
  • 98. پیاده‌سازی و آموزش عامل
  • 99. تحلیل نتایج و ارزیابی عملکرد
  • 100. مرور کلی بر پیشرفت‌های اخیر در یادگیری تقویتی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.