اکسپرس 24
کتاب مبانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و کاربرد آن در بهینه‌سازی سامانه‌های خودکار

کتاب مبانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و کاربرد آن در بهینه‌سازی سامانه‌های خودکار

تگ‌ها: Reinforcement Learning الگوریتم‌های بهینه‌سازی سامانه‌های هوشمند علوم رایانه هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری ماشین یادگیری ماشین کاربردی

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 مبانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و کاربرد آن در بهینه‌سازی سامانه‌های خودکار

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و سامانه‌های تصمیم‌گیر هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و تعاریف پایه در یادگیری تقویتی
  • 2. مسئله تصمیم‌گیری متوالی در محیط‌های نامعین
  • 3. چارچوب ریاضی مارکوف و فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف
  • 4. مفهوم عامل هوشمند و تعامل با محیط
  • 5. تعریف تابع پاداش و اهداف بهینه‌سازی
  • 6. مفاهیم پایه وضعیت و کنش در یادگیری تقویتی
  • 7. بازگشت و افق زمانی در مدل‌سازی مسائل
  • 8. توابع ارزش و تابع کیفیت کنش
  • 9. معادلات بلمن و ویژگی‌های بهینگی
  • 10. حل مسائل به روش برنامه‌نویسی پویا
  • 11. ارزیابی سیاست و بهبود سیاست در محیط‌های شناخته‌شده
  • 12. الگوریتم تکرار مقدار و تکرار سیاست
  • 13. روش‌های مونت‌کارلو برای تخمین ارزش
  • 14. یادگیری تفاضل زمانی و مزایای آن
  • 15. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 16. روش‌های یادگیری به روش تفاضل زمانی صفر
  • 17. الگوریتم یادگیری کیو (Q-Learning) و کاربردهای آن
  • 18. الگوریتم سارسا (SARSA) و تفاوت‌های آن با یادگیری کیو
  • 19. بهینه‌سازی سیاست با استفاده از تابع هدف
  • 20. مقدمه‌ای بر تقریب تابع و شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 21. الگوریتم یادگیری کیو با شبکه عصبی عمیق
  • 22. روش‌های گرادیان سیاست و بهینه‌سازی مستقیم سیاست
  • 23. الگوریتم‌های بازیگر-منتقد (Actor-Critic)
  • 24. مسئله اکتشاف در برابر بهره‌برداری در سامانه‌های هوشمند
  • 25. استراتژی‌های انتخاب کنش و مدیریت عدم قطعیت
  • 26. یادگیری تقویتی در محیط‌های دارای محدودیت
  • 27. مدل‌سازی سیستم‌های خودکار با یادگیری تقویتی
  • 28. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سامانه‌های هوشمند
  • 29. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت ترافیک و شبکه‌های حمل‌ونقل
  • 30. کنترل هوشمند فرایندهای صنعتی و خطوط تولید
  • 31. زمان‌بندی هوشمند منابع در سیستم‌های رایانه‌ای
  • 32. بهینه‌سازی سبد دارایی و مدیریت ریسک با رویکرد هوشمند
  • 33. پیاده‌سازی عوامل هوشمند در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 34. روش‌های پیش‌پردازش داده برای مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 35. مدیریت پاداش‌های تنک در مسائل پیچیده
  • 36. تأثیر طراحی تابع پاداش بر همگرایی مدل
  • 37. روش‌های کاهش واریانس در یادگیری تقویتی
  • 38. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 39. یادگیری تقویتی چندعاملی و تعاملات سیستمی
  • 40. ارزیابی عملکرد و معیارهای سنجش سامانه‌های هوشمند
  • 41. نکات اخلاقی و ایمنی در پیاده‌سازی سامانه‌های خودکار
  • 42. محدودیت‌های سخت‌افزاری و چالش‌های اجرا در زمان واقعی
  • 43. یکپارچه‌سازی یادگیری تقویتی با سامانه‌های کنترل کلاسیک
  • 44. مطالعه موردی: بهینه‌سازی سیستم‌های توزیع هوشمند
  • 45. مطالعه موردی: مدیریت هوشمند شبکه توزیع آب و برق
  • 46. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی عمیق
  • 47. روش‌های یادگیری تقویتی معکوس و استخراج قواعد
  • 48. آینده یادگیری تقویتی در صنعت و خدمات کشور
  • 49. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه تصمیم‌گیر هوشمند بومی

📚 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.