اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی تک عامله: کلید درک سیستم‌های هوشمند پیچیده

کتاب یادگیری تقویتی تک عامله: کلید درک سیستم‌های هوشمند پیچیده

تگ‌ها: بهینه‌سازی سیستم‌های هوشمند شبکه عصبی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی تک عامله یادگیری تقویتی چیست یادگیری عمیق 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 یادگیری تقویتی تک عامله: کلید درک سیستم‌های هوشمند پیچیده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی تک عامله

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و یادگیری ماشینی
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 3. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDPs)
  • 4. تعریف و ساختار MDPs
  • 5. تابع انتقال حالت
  • 6. تابع پاداش
  • 7. هدف در MDPs: سیاست بهینه
  • 8. حل MDPs: روش‌های ارزش‌گذاری
  • 9. روش مقدار ارزش حالت (V-value)
  • 10. روش مقدار ارزش عمل-حالت (Q-value)
  • 11. معادله بلمن برای ارزش حالت
  • 12. معادله بلمن برای ارزش عمل-حالت
  • 13. الگوریتم‌های یافتن سیاست بهینه
  • 14. مقداردهی سیاست (Policy Iteration)
  • 15. مقداردهی ارزش (Value Iteration)
  • 16. تفاوت و کاربرد روش‌های مقداردهی
  • 17. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 18. مبانی یادگیری آفلاین (Off-Policy) و آنلاین (On-Policy)
  • 19. یادگیری Q-Learning
  • 20. الگوریتم Q-Learning
  • 21. مثال کاربردی Q-Learning
  • 22. محدودیت‌های Q-Learning
  • 23. یادگیری SARSA
  • 24. الگوریتم SARSA
  • 25. مقایسه SARSA و Q-Learning
  • 26. یادگیری مبتنی بر سیاست (Policy Gradient Methods)
  • 27. مفهوم گرادیان سیاست
  • 28. الگوریتم REINFORCE
  • 29. کاربرد REINFORCE
  • 30. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 31. معرفی شبکه‌های عصبی عمیق
  • 32. ترکیب شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی
  • 33. Deep Q-Networks (DQN)
  • 34. معماری DQN
  • 35. تابع هدف و تابع هزینه در DQN
  • 36. تکنیک‌های بهبود DQN: Replay Buffer
  • 37. تکنیک‌های بهبود DQN: Target Networks
  • 38. بازی‌های آتاری با DQN
  • 39. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 40. مبانی Actor-Critic
  • 41. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 42. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 43. مقایسه A2C و A3C
  • 44. الگوریتم DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 45. مبانی DDPG
  • 46. معماری DDPG
  • 47. کاربرد DDPG در رباتیک
  • 48. الگوریتم TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 49. مبانی TRPO
  • 50. مزایا و معایب TRPO
  • 51. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 52. مبانی PPO
  • 53. مزایا و معایب PPO
  • 54. یادگیری تقویتی چند عامله (Multi-Agent RL)
  • 55. مبانی MARL
  • 56. چالش‌های MARL
  • 57. انواع محیط‌های چند عامله
  • 58. مدل‌های همکاری در MARL
  • 59. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 60. مدل‌های ترکیبی در MARL
  • 61. الگوریتم‌های پایه برای MARL
  • 62. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 63. کنترل ربات‌های متحرک
  • 64. کنترل بازوهای رباتیک
  • 65. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. کاربرد RL در شخصی‌سازی محتوا
  • 67. مدل‌سازی تعامل کاربر با سیستم
  • 68. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 69. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 70. مدیریت ترافیک شهری
  • 71. یادگیری تقویتی در امور مالی (با رعایت چارچوب قانونی)
  • 72. مدیریت سبد سهام (با رویکرد شرعی)
  • 73. پیش‌بینی روند بازار (با احتیاط)
  • 74. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 75. تولید متن
  • 76. ترجمه ماشینی
  • 77. یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
  • 78. تشخیص اشیاء
  • 79. دنبال کردن اشیاء
  • 80. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 81. کاوش و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 82. روش‌های بهبود کاوش
  • 83. کشف پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 84. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 85. ساخت مدل محیط
  • 86. استفاده از مدل برای تصمیم‌گیری
  • 87. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
  • 88. کاربرد شبکه‌های عصبی در فضای حالت پیوسته
  • 89. ملاحظات اخلاقی و ایمنی در یادگیری تقویتی
  • 90. مسئولیت‌پذیری و شفافیت
  • 91. کنترل رفتار عامل
  • 92. کاربرد یادگیری تقویتی در صنعت (با رعایت قوانین)
  • 93. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 94. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 95. یادگیری تقویتی در آموزش (با چارچوب رسمی)
  • 96. شخصی‌سازی مسیر یادگیری
  • 97. ارزیابی عملکرد فراگیر
  • 98. آینده یادگیری تقویتی
  • 99. روندهای پژوهشی جدید
  • 100. چشم‌انداز کاربردهای آینده

📚 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.