اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی عمیق با شبکه‌های کیو

کتاب یادگیری تقویتی عمیق با شبکه‌های کیو

تگ‌ها: Deep Q-Networks MARL شبکه کیو شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری تقویتی عمیق 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 عمیق با شبکه‌های کیو

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: Deep Q-Networks (DQN)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 4. وظیفه یادگیری تقویتی
  • 5. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 6. یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 7. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 8. یادگیری ترکیبی ارزش و سیاست
  • 9. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 12. شبکه کیو (Q-Network)
  • 13. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 14. بهینه‌سازی DQN
  • 15. حافظه بازپخش (Replay Memory)
  • 16. هدف‌گذاری شبکه (Target Network)
  • 17. الگوریتم DQN پیشرفته
  • 18. Double DQN
  • 19. Dueling DQN
  • 20. Prioritized Experience Replay
  • 21. Actor-Critic Methods
  • 22. یادگیری مبتنی بر سیاست گرادیان
  • 23. Actor-Critic استاندارد
  • 24. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 25. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 26. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 27. TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 28. SAC (Soft Actor-Critic)
  • 29. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 30. کنترل ربات‌های متحرک
  • 31. یادگیری حرکات رباتیک
  • 32. یادگیری تقویتی برای بازی‌ها
  • 33. آتاری با DQN
  • 34. بازی‌های استراتژیک
  • 35. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 36. تطبیق محتوا
  • 37. شخصی‌سازی
  • 38. یادگیری تقویتی در مالی
  • 39. معامله‌گری الگوریتمی
  • 40. مدیریت پورتفولیو
  • 41. یادگیری تقویتی در سلامت
  • 42. تشخیص بیماری
  • 43. درمان شخصی‌سازی شده
  • 44. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 45. تولید متن
  • 46. خلاصه‌سازی متن
  • 47. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 48. مشکل پاداش‌های پراکنده
  • 49. تکنیک‌های مقابله با پاداش پراکنده
  • 50. یادگیری تقویتی با حالت‌های پیوسته
  • 51. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی برای حالت پیوسته
  • 52. یادگیری تقویتی با اعمال پیوسته
  • 53. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی برای اعمال پیوسته
  • 54. یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 55. هماهنگی بین عامل‌ها
  • 56. رقابت بین عامل‌ها
  • 57. یادگیری تقویتی با مدل محیط
  • 58. یادگیری مدل محیط
  • 59. استفاده از مدل محیط برای برنامه‌ریزی
  • 60. یادگیری تقویتی شبیه سازی شده
  • 61. پیاده‌سازی شبیه‌سازهای واقع‌گرایانه
  • 62. اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 63. یادگیری تقویتی با اکتشاف
  • 64. استراتژی‌های اکتشاف
  • 65. مقابله با اکتشاف ناکارآمد
  • 66. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 67. یادگیری از وظایف مشابه
  • 68. بهبود کارایی با انتقال دانش
  • 69. مباحث پیشرفته در شبکه‌های کیو
  • 70. شبکه‌های کیو مولد
  • 71. شبکه‌های کیو توضیحی
  • 72. یادگیری تقویتی در یادگیری ماشین
  • 73. ترکیب با یادگیری عمیق
  • 74. کاربردها در بینایی ماشین
  • 75. یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی
  • 76. توسعه عامل‌های هوشمند
  • 77. حل مسائل پیچیده
  • 78. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی
  • 79. سوگیری در داده‌ها
  • 80. تأثیر بر تصمیم‌گیری
  • 81. ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 82. معیارهای ارزیابی
  • 83. مقایسه الگوریتم‌ها
  • 84. تنظیم ابرپارامترها در یادگیری تقویتی
  • 85. روش‌های تنظیم ابرپارامتر
  • 86. اهمیت ابرپارامترها
  • 87. یادگیری تقویتی با حافظه بلند مدت
  • 88. شبکه‌های حافظه
  • 89. مدل‌های مبتنی بر توجه
  • 90. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پیچیده
  • 91. طراحی توابع پاداش
  • 92. مشکلات طراحی پاداش
  • 93. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع شده
  • 94. هماهنگ‌سازی عامل‌ها در سیستم توزیع شده
  • 95. مدیریت منابع در سیستم توزیع شده
  • 96. یادگیری تقویتی با داده‌های کم
  • 97. روش‌های داده کارآمد
  • 98. یادگیری تقویتی با داده‌های محدود
  • 99. تکنیک‌های تنظیم شبکه در یادگیری تقویتی
  • 100. تنظیم بهینه پارامترهای شبکه

📚 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.