اکسپرس 24
کتاب مبانی نظری و الگوریتم‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) با رویکرد بهینه‌سازی محاسباتی

کتاب مبانی نظری و الگوریتم‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) با رویکرد بهینه‌سازی محاسباتی

تگ‌ها: Reinforcement Learning الگوریتم‌های بهینه پردازش محاسباتی سامانه‌های هوشمند علوم رایانه مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی 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 مبانی نظری و الگوریتم‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) با رویکرد بهینه‌سازی محاسباتی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و سامانه‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین در یادگیری تقویتی
  • 2. تعریف مسئله در قالب فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف
  • 3. فضای حالت و فضای کنش در محیط‌های هوشمند
  • 4. توابع پاداش و طراحی اهداف در سیستم‌های یادگیری
  • 5. معادلات بلمن و اصل بهینگی در یادگیری تقویتی
  • 6. توابع ارزش و اهمیت پیش‌بینی در محیط‌های نامعین
  • 7. تخمین تکرارشونده و روش‌های برنامه‌نویسی پویا
  • 8. الگوریتم‌های تکرار ارزش و تکرار سیاست
  • 9. یادگیری تفاضل زمانی و مفاهیم بنیادی آن
  • 10. روش‌های مونت‌کارلو در ارزیابی سیاست‌های عامل
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری کیو (Q-Learning) و به‌روزرسانی ارزش
  • 12. تفاوت سیاست‌های آنی و سیاست‌های هدف در یادگیری
  • 13. به‌کارگیری تقریب‌گرهای تابعی در فضای حالت پیوسته
  • 14. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی (DQN)
  • 15. مدیریت حافظه تجربه و پایداری در آموزش مدل‌ها
  • 16. الگوریتم‌های گرادیان سیاست و بهینه‌سازی مستقیم
  • 17. روش‌های بازیگر-منتقد (Actor-Critic) در سیستم‌های هوشمند
  • 18. بهینه‌سازی سیاست‌های نزدیک به هم (PPO)
  • 19. تکنیک‌های کاهش واریانس در گرادیان سیاست
  • 20. الگوریتم‌های مبتنی بر مدل و مدل‌سازی محیط
  • 21. برنامه‌ریزی در محیط‌های احتمالی و عدم قطعیت
  • 22. روش‌های جستجوی درختی مونت‌کارلو (MCTS)
  • 23. یادگیری تقویتی معکوس و استخراج تابع پاداش
  • 24. مکانیزم‌های اکتشاف در برابر بهره‌برداری
  • 25. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در الگوریتم‌ها
  • 26. بهینه‌سازی حافظه و پردازش در سیستم‌های یادگیری
  • 27. پیاده‌سازی بهینه الگوریتم‌ها با کتابخانه‌های استاندارد
  • 28. ارزیابی عملکرد سیستم‌های هوشمند و معیارهای دقت
  • 29. ملاحظات اخلاقی و امنیت در طراحی سامانه‌های هوشمند
  • 30. چالش‌های همگرایی در محیط‌های پیچیده
  • 31. کاربردهای یادگیری تقویتی در کنترل بهینه و اتوماسیون
  • 32. بهینه‌سازی تخصیص منابع در شبکه‌های رایانه‌ای
  • 33. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌یافته
  • 34. روش‌های موازی‌سازی در آموزش عامل‌های هوشمند
  • 35. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای اجرا در سخت‌افزارهای محدود
  • 36. استفاده از یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی الگوریتم‌های جستجو
  • 37. مدل‌سازی تعاملات چندعامله در محیط‌های شبیه‌سازی‌شده
  • 38. پایداری و قابلیت اطمینان در سامانه‌های تصمیم‌گیر
  • 39. روش‌های یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی
  • 40. تحلیل حساسیت و پایداری در توابع پاداش
  • 41. کاربردهای عملی در سیستم‌های مدیریت انرژی
  • 42. بهینه‌سازی هوشمند در فرآیندهای لجستیک و زنجیره تأمین
  • 43. پایش و نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر
  • 44. تکنیک‌های انتقال یادگیری در مسائل مشابه
  • 45. ارتقای سرعت همگرایی با روش‌های الگوریتمی پیشرفته
  • 46. مقایسه روش‌های یادگیری تقویتی کلاسیک و نوین
  • 47. پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند مبتنی بر مقررات ملی و استانداردهای بومی
  • 48. مطالعه موردی: طراحی عامل‌های هوشمند برای بهینه‌سازی زیرساخت‌های ملی
  • 49. مستندسازی و گزارش‌دهی فنی در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 50. چشم‌انداز توسعه سامانه‌های هوشمند در صنعت رایانه کشور

📚 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.