اکسپرس 24
کتاب حل مسائل پیچیده با یادگیری تقویتی بدون مدل

کتاب حل مسائل پیچیده با یادگیری تقویتی بدون مدل

تگ‌ها: MARL model-free RL بهینه سازی تصمیم گیری پویا حل مسائل پیچیده هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی بدون مدل یادگیری تقویتی چندعامله 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 پیچیده با یادگیری تقویتی بدون مدل

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مدل‌های بدون مدل (Model-free RL)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل
  • 4. تابع پاداش و اهمیت آن
  • 5. مدل‌سازی محیط: مفاهیم اولیه
  • 6. انواع یادگیری تقویتی: مدل‌بنیان و بدون مدل
  • 7. تفاوت‌های کلیدی یادگیری تقویتی مدل‌بنیان و بدون مدل
  • 8. مزایای یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 9. کاربردهای یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 10. چالش‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 11. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 12. تخمین تابع ارزش
  • 13. تخمین تابع سیاست
  • 14. یادگیری آفلاین (Off-policy) در مقابل یادگیری آنلاین (On-policy)
  • 15. روش‌های مونت کارلو برای تخمین ارزش
  • 16. روش‌های مبتنی بر تفاضل زمانی (Temporal Difference)
  • 17. یادگیری Q-learning
  • 18. یادگیری SARSA
  • 19. روش‌های مبتنی بر گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 20. یادگیری REINFORCE
  • 21. روش‌های پیشرفته‌تر در یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 22. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 23. مفاهیم پایه Actor-Critic
  • 24. Deep Q-Networks (DQN)
  • 25. پیشرفت‌های DQN: Double DQN, Dueling DQN, Prioritized Experience Replay
  • 26. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 27. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 28. Deterministic Policy Gradient (DPG)
  • 29. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 30. Soft Actor-Critic (SAC)
  • 31. تکنیک‌های بهبود عملکرد در یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 32. اکتشاف (Exploration) در مقابل بهره‌برداری (Exploitation)
  • 33. روش‌های اکتشاف مبتنی بر آنتروپی
  • 34. روش‌های اکتشاف مبتنی بر پاداش تصادفی
  • 35. مدیریت حافظه تجربه (Experience Replay)
  • 36. اهمیت داده‌های با کیفیت در یادگیری تقویتی
  • 37. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 38. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 39. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 40. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 41. محیط‌های چندعاملی مشترک و رقابتی
  • 42. هماهنگی و رقابت بین عامل‌ها
  • 43. کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 44. بهینه‌سازی رباتیک
  • 45. کنترل سیستم‌های پیچیده
  • 46. مدیریت منابع در شبکه‌ها
  • 47. ترید الگوریتمی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 48. هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 49. سیستم‌های توصیه‌گر (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 50. حل مسائل بهینه‌سازی در حوزه‌های صنعتی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 51. مسائل چالش‌برانگیز در یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 52. نویز در داده‌ها و پاداش‌ها
  • 53. پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 54. ناپایداری در یادگیری
  • 55. تعمیم‌پذیری (Generalization) مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 56. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی (Intrinsic Rewards)
  • 57. یادگیری تقویتی برای مسائل با حالت پیوسته
  • 58. یادگیری تقویتی برای مسائل با عمل پیوسته
  • 59. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 60. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 61. یادگیری تقویتی با استفاده از ترنسفورمرها
  • 62. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مصرف انرژی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 63. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت ترافیک شهری (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 64. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی زنجیره تأمین (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 65. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 66. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیستم‌های مالی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 67. کاربرد یادگیری تقویتی در توسعه بازی‌های هوشمند (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 68. کاربرد یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 69. کاربرد یادگیری تقویتی در بینایی ماشین (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 70. مروری بر آخرین دستاوردها در یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 71. مرزهای فعلی تحقیق
  • 72. جهت‌گیری‌های آینده پژوهش
  • 73. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی
  • 74. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 75. شفافیت در مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 76. تعصبات در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 77. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی یادگیری تقویتی
  • 78. یادگیری تقویتی و تأثیر آن بر جامعه
  • 79. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم برای کار با یادگیری تقویتی
  • 80. منابع و ابزارهای مفید برای یادگیری تقویتی
  • 81. چارچوب‌های نرم‌افزاری رایج (مانند OpenAI Gym, Stable Baselines)
  • 82. مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 83. بررسی چالش‌های عملی در پیاده‌سازی
  • 84. راهکارهای مقابله با چالش‌های عملی
  • 85. اهمیت ارزیابی دقیق عملکرد مدل‌ها
  • 86. معیارهای ارزیابی در یادگیری تقویتی
  • 87. آزمایش و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 88. توسعه و نگهداری مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 89. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی تعمیم‌پذیر
  • 90. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 91. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 92. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 93. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 94. تکنیک‌های پیشرفته برای حل مسائل پیچیده
  • 95. یادگیری تقویتی با پاداش‌های توصیفی
  • 96. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل‌های مولد
  • 97. یادگیری تقویتی با رویکرد مبتنی بر مدل (Model-Based RL) در کنار بدون مدل
  • 98. ترکیب رویکردهای مدل‌بنیان و بدون مدل
  • 99. یادگیری تقویتی برای مسائل با ابعاد بالا
  • 100. یادگیری تقویتی برای مسائل با عدم قطعیت بالا

📚 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.