اکسپرس 24
کتاب طراحی عامل‌های هوشمند تک‌هدفه: رویکرد یادگیری تقویتی

کتاب طراحی عامل‌های هوشمند تک‌هدفه: رویکرد یادگیری تقویتی

تگ‌ها: تک عامله توسعه عامل هوشمند طراحی عامل عامل هوشمند کاربرد هوش مصنوعی مدل یادگیری تقویتی 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 طراحی عامل‌های هوشمند تک‌هدفه: رویکرد یادگیری تقویتی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی تک عامله

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و عامل‌های هوشمند
  • 2. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 3. فرایند یادگیری در یادگیری تقویتی: سیاست، تابع ارزش
  • 4. انواع یادگیری تقویتی: مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 5. یادگیری تقویتی با مدل: مدل محیط، پیش‌بینی حالت‌های آینده
  • 6. یادگیری تقویتی بدون مدل: یادگیری مستقیم از تجربه
  • 7. روش‌های مبتنی بر ارزش: تابع ارزش حالت، تابع ارزش عمل-حالت
  • 8. معادله بلمن: اساس یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 10. پیاده‌سازی Q-Learning برای مسائل ساده
  • 11. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست: سیاست، پارامترهای سیاست
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 13. پیاده‌سازی Policy Gradients برای مسائل ساده
  • 14. ترکیب یادگیری مبتنی بر ارزش و سیاست: Actor-Critic
  • 15. الگوریتم‌های Actor-Critic: A2C، A3C
  • 16. پیاده‌سازی Actor-Critic برای مسائل پیچیده‌تر
  • 17. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی: Deep Q-Networks (DQN)
  • 18. معماری شبکه‌های عصبی در DQN
  • 19. تکنیک‌های بهبود DQN: Replay Buffer، Target Network
  • 20. پیاده‌سازی DQN برای وظایف پیچیده
  • 21. یادگیری تقویتی عمیق مبتنی بر سیاست: DDPG
  • 22. پیاده‌سازی DDPG برای وظایف پیوسته
  • 23. یادگیری تقویتی چندعاملی: Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
  • 24. چالش‌های MARL: همکاری، رقابت
  • 25. الگوریتم‌های MARL: MADDPG
  • 26. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 27. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 28. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 29. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی منابع (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 30. کاربرد یادگیری تقویتی در امور مالی (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 31. کاربرد یادگیری تقویتی در بهداشت و درمان (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 32. بررسی مسائل اخلاقی در عامل‌های هوشمند
  • 33. اصول طراحی عامل‌های مسئولیت‌پذیر
  • 34. استانداردهای فنی برای عامل‌های هوشمند
  • 35. ملاحظات امنیتی در عامل‌های هوشمند
  • 36. تست و ارزیابی عامل‌های هوشمند
  • 37. مدل‌سازی محیط‌های پویا
  • 38. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 39. یادگیری تقویتی با اکتشاف مؤثر
  • 40. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 41. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال
  • 42. یادگیری تقویتی با یادگیری از طریق تقلید
  • 43. یادگیری تقویتی با عامل‌های شناختی
  • 44. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 45. کاربرد CNN در پردازش تصویر برای عامل‌های هوشمند
  • 46. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 47. کاربرد RNN در پردازش توالی برای عامل‌های هوشمند
  • 48. یادگیری تقویتی در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 49. طراحی تابع پاداش مؤثر
  • 50. مدیریت تعادل اکتشاف و بهره‌برداری
  • 51. روش‌های کاهش ابعاد در یادگیری تقویتی
  • 52. یادگیری تقویتی با تقریب تابع ارزش
  • 53. یادگیری تقویتی با تقریب سیاست
  • 54. یادگیری تقویتی با مدل‌های احتمالی
  • 55. یادگیری تقویتی با یادگیری سلسله مراتبی
  • 56. یادگیری تقویتی برای کنترل بهینه
  • 57. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی وظایف
  • 58. یادگیری تقویتی برای مسیریابی
  • 59. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی
  • 60. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 61. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی تقاضا
  • 62. یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 63. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 64. یادگیری تقویتی برای تنظیم پارامترها
  • 65. یادگیری تقویتی برای تشخیص الگو
  • 66. یادگیری تقویتی برای طبقه‌بندی
  • 67. یادگیری تقویتی برای خوشه‌بندی
  • 68. یادگیری تقویتی برای تشخیص ناهنجاری
  • 69. یادگیری تقویتی برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 70. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی
  • 71. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری
  • 72. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع
  • 73. یادگیری تقویتی برای تخصیص بودجه (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 74. یادگیری تقویتی برای مدیریت موجودی
  • 75. یادگیری تقویتی برای برنامه‌ریزی تولید
  • 76. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 77. یادگیری تقویتی برای مدیریت خدمات
  • 78. یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی خدمات
  • 79. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تبلیغات (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 80. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی رفتار کاربر
  • 81. یادگیری تقویتی برای سنجش رضایت کاربر
  • 82. یادگیری تقویتی برای مدیریت خطا
  • 83. یادگیری تقویتی برای بهبود عملکرد سیستم
  • 84. یادگیری تقویتی برای خودکارسازی فرآیندها
  • 85. یادگیری تقویتی برای یادگیری از تجربیات گذشته
  • 86. یادگیری تقویتی برای انطباق با تغییرات محیطی
  • 87. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 88. یادگیری تقویتی برای یادگیری سریع
  • 89. یادگیری تقویتی برای یادگیری پایدار
  • 90. یادگیری تقویتی برای یادگیری قابل تفسیر
  • 91. یادگیری تقویتی برای یادگیری اخلاقی
  • 92. یادگیری تقویتی برای عامل‌های با هدف‌گذاری خودکار
  • 93. یادگیری تقویتی برای عامل‌های با توانایی حل مسئله
  • 94. یادگیری تقویتی برای عامل‌های با قابلیت یادگیری مداوم
  • 95. یادگیری تقویتی برای عامل‌های با قابلیت تعامل اجتماعی
  • 96. یادگیری تقویتی برای عامل‌های با توانایی یادگیری از داده‌های بزرگ
  • 97. یادگیری تقویتی برای عامل‌های با توانایی یادگیری از داده‌های کم

📚 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.