اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی تک عامله: چارچوبی برای عامل‌های مستقل

کتاب یادگیری تقویتی تک عامله: چارچوبی برای عامل‌های مستقل

تگ‌ها: AI Machine Learning الگوریتم های یادگیری تقویتی عامل مستقل کاربرد یادگیری تقویتی هوش مصنوعی هوش مصنوعی در رباتیک یادگیری تقویتی تک عامله یادگیری تقویتی مفهومی 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: چارچوبی برای عامل‌های مستقل

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی تک عامله

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم اساسی عامل و محیط
  • 3. فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 4. حالات، اعمال و پاداش‌ها
  • 5. تابع ارزش حالت
  • 6. تابع ارزش عمل-حالت
  • 7. بهینگی در فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف
  • 8. قضیه اساسی برنامه‌ریزی پویا
  • 9. روش‌های مبتنی بر ارزش
  • 10. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 11. یادگیری مبتنی بر مدل
  • 12. روش‌های بدون مدل
  • 13. تفاوت بین یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 14. تکامل عامل در طول زمان
  • 15. یادگیری از طریق آزمون و خطا
  • 16. اکتشاف در مقابل بهره‌برداری
  • 17. استراتژی‌های اکتشاف ساده
  • 18. ε-حریصانه (epsilon-greedy)
  • 19. حریصانه (greedy)
  • 20. تصادفی (random)
  • 21. کاهش ε-حریصانه
  • 22. اکتشاف با آنتروپی
  • 23. روش‌های اکتشاف مبتنی بر عدم قطعیت
  • 24. اکتشاف مبتنی بر پاداش‌های اکتشافی
  • 25. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 26. جدول Q
  • 27. آپدیت Q-Learning
  • 28. یادگیری SARSA
  • 29. مقایسه Q-Learning و SARSA
  • 30. مزایا و معایب روش‌های جدول‌بندی
  • 31. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی
  • 32. تابع تقریبی ارزش
  • 33. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 34. یادگیری عمیق تقویتی (DRL)
  • 35. Deep Q Networks (DQN)
  • 36. معماری DQN
  • 37. تابع هزینه در DQN
  • 38. بازیابی تجربه (Experience Replay)
  • 39. شبکه‌های هدف (Target Networks)
  • 40. بهبودهای DQN
  • 41. Double DQN
  • 42. Dueling DQN
  • 43. Prioritized Experience Replay
  • 44. Rainbow DQN
  • 45. روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based Methods)
  • 46. تابع سیاست
  • 47. گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 48. روش REINFORCE
  • 49. آموزش گرادیان سیاست
  • 50. مزایای روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 51. روش‌های Actor-Critic
  • 52. معماری Actor-Critic
  • 53. آموزش Actor-Critic
  • 54. Actor-Critic با خطای زمانی
  • 55. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 56. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 57. روش‌های مبتنی بر مدل
  • 58. یادگیری مدل محیط
  • 59. استفاده از مدل برای برنامه‌ریزی
  • 60. Model-Based Reinforcement Learning
  • 61. Dyna-Q
  • 62. Planing با استفاده از مدل آموخته شده
  • 63. روش‌های پیشرفته‌تر
  • 64. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 65. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 66. مقایسه PPO و TRPO
  • 67. Soft Actor-Critic (SAC)
  • 68. مفهوم آنتروپی در SAC
  • 69. استفاده از SAC
  • 70. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
  • 71. چالش‌های MARL
  • 72. هماهنگی در عامل‌های چندگانه
  • 73. امنیت در عامل‌های چندگانه
  • 74. کاربردها در سیستم‌های اقتصادی
  • 75. مدیریت سبد سهام با یادگیری تقویتی
  • 76. بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 77. کاربرد در سیستم‌های بانکی
  • 78. مدیریت ریسک اعتباری
  • 79. بهینه‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری
  • 80. کاربرد در سیستم‌های بیمه
  • 81. مدل‌سازی رفتار مشتریان
  • 82. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری بیمه
  • 83. کاربرد در سیستم‌های گمرکی
  • 84. بهینه‌سازی فرآیندهای ترخیص کالا
  • 85. مدیریت بهینه زنجیره تأمین
  • 86. کاربرد در سیستم‌های پولی و ارزی
  • 87. بهینه‌سازی سیاست‌های ارزی
  • 88. مدیریت نوسانات نرخ ارز
  • 89. ملاحظات شرعی و قانونی در کاربردهای مالی
  • 90. اصول بانکداری بدون ربا در کاربردهای مالی
  • 91. چارچوب‌های فقهی در قراردادهای مالی
  • 92. قوانین و مقررات بانک مرکزی در حوزه رمزارزها
  • 93. نظارت بر تراکنش‌های مالی
  • 94. مدیریت تبادلات ارزی
  • 95. تطابق با مقررات مبارزه با پولشویی
  • 96. اصول اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 97. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 98. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 99. شفافیت در الگوریتم‌های تصمیم‌گیری
  • 100. توسعه پایدار با رویکردهای هوشمند

📚 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.