اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) با پایتون؛ از مبانی تا پیاده‌سازی کاربردی

کتاب آموزش جامع یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) با پایتون؛ از مبانی تا پیاده‌سازی کاربردی

تگ‌ها: Reinforcement Learning الگوریتم‌های یادگیری ماشین برنامه‌نویسی پایتون پردازش هوشمند علوم رایانه هوش مصنوعی هوش مصنوعی با پایتون یادگیری تقویت‌شده 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 آموزش جامع یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) با پایتون؛ از مبانی تا پیاده‌سازی کاربردی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و سامانه‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و جایگاه یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی
  • 2. تعریف مسئله در یادگیری تقویتی و اجزای اصلی آن
  • 3. مفهوم عامل و محیط در سامانه‌های هوشمند
  • 4. فضای حالت و فضای عمل در محیط‌های تصمیم‌گیری
  • 5. تابع پاداش و نقش آن در هدایت عامل
  • 6. مفهوم سیاست و ارزش در یادگیری تقویتی
  • 7. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف
  • 8. معادله بلمن و ویژگی‌های آن
  • 9. تفاوت یادگیری نظارت‌شده و یادگیری تقویتی
  • 10. مسئله چند-چنگک (Multi-Armed Bandit)
  • 11. استراتژی‌های اکتشاف در برابر بهره‌برداری
  • 12. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در یادگیری تقویتی
  • 13. روش‌های برنامه‌ریزی پویا
  • 14. الگوریتم تکرار سیاست
  • 15. الگوریتم تکرار ارزش
  • 16. تفاوت روش‌های مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 17. روش‌های مونت‌کارلو برای تخمین ارزش
  • 18. روش‌های تفاوت زمانی (Temporal Difference)
  • 19. الگوریتم SARSA برای یادگیری سیاست
  • 20. الگوریتم Q-Learning و بهینه‌سازی آن
  • 21. تفاوت میان سیاست‌های در-خط و برون-خط
  • 22. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای شبیه‌سازی محیط‌های هوشمند
  • 23. نصب و راه‌اندازی محیط‌های استاندارد یادگیری تقویتی
  • 24. پیاده‌سازی یک عامل ساده برای حل مسائل محیطی
  • 25. تقریب تابع ارزش با استفاده از توابع خطی
  • 26. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 27. الگوریتم Deep Q-Network (DQN)
  • 28. چالش‌های پایداری در یادگیری عمیق تقویتی
  • 29. استفاده از حافظه تجربه (Experience Replay)
  • 30. شبکه‌های هدف در DQN
  • 31. الگوریتم Double DQN برای کاهش بیش‌برازش
  • 32. پیاده‌سازی DQN با کتابخانه پای‌تورچ
  • 33. مقدمه‌ای بر روش‌های گرادیان سیاست
  • 34. الگوریتم REINFORCE
  • 35. روش‌های بازیگر-منتقد (Actor-Critic)
  • 36. الگوریتم Advantage Actor-Critic (A2C)
  • 37. الگوریتم Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 38. مفاهیم اولیه در یادگیری تقویتی عمیق تعیین‌گرایانه
  • 39. الگوریتم DDPG برای فضاهای عمل پیوسته
  • 40. الگوریتم PPO و اهمیت آن در پایداری آموزش
  • 41. بررسی توابع پاداش در کاربردهای مهندسی
  • 42. بهینه‌سازی پارامترها و تنظیمات مدل
  • 43. ارزیابی عملکرد عامل‌های هوشمند
  • 44. کاربردهای یادگیری تقویتی در کنترل سامانه‌های صنعتی
  • 45. کاربردهای یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی شبکه‌های رایانه‌ای
  • 46. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در طراحی سامانه‌ها
  • 47. رعایت حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در آموزش مدل‌ها
  • 48. چالش‌های پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند در مقیاس بزرگ
  • 49. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک عامل هوشمند برای حل یک مسئله محیطی

📚 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.