اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع یادگیری تقویتی عمیق با استفاده از کتابخانه PyTorch برای کاربردهای صنعتی و پژوهشی

کتاب آموزش جامع یادگیری تقویتی عمیق با استفاده از کتابخانه PyTorch برای کاربردهای صنعتی و پژوهشی

تگ‌ها: Deep Reinforcement Learning PyTorch پای‌تورچ پردازش هوشمند شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی یادگیری تقویت عمیق یادگیری تقویتی عمیق یادگیری عمیق 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 عمیق با استفاده از کتابخانه PyTorch برای کاربردهای صنعتی و پژوهشی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی نظری یادگیری تقویتی و فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف
  • 2. تعریف فضای حالت و فضای عمل در مسائل یادگیری تقویتی
  • 3. توابع پاداش و طراحی اهداف در سیستم‌های هوشمند
  • 4. معادله بلمن و تحلیل ارزش حالت
  • 5. مفاهیم سیاست بهینه و کارکرد ارزش در یادگیری تقویتی
  • 6. آشنایی با کتابخانه PyTorch برای محاسبات تانسوری
  • 7. پیاده‌سازی محیط‌های شبیه‌سازی با استفاده از رابط کاربری Gym
  • 8. روش‌های برنامه‌نویسی پویا و حل مسائل ساده
  • 9. تفاوت‌های یادگیری با نظارت و یادگیری تقویتی
  • 10. الگوریتم‌های مونت‌کارلو برای تخمین ارزش
  • 11. روش‌های تفاوت زمانی و یادگیری TD
  • 12. الگوریتم SARSA و یادگیری سیاست‌مدارانه
  • 13. الگوریتم Q-Learning و بهینه‌سازی سیاست
  • 14. تابع تقریب‌گر و استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق
  • 15. معماری شبکه‌های عصبی برای یادگیری تقویتی عمیق
  • 16. الگوریتم DQN و ثبات در آموزش
  • 17. استفاده از حافظه تجربه برای بهبود کارایی
  • 18. شبکه‌های هدف و کاهش خطای تقریب در DQN
  • 19. تکنیک‌های پیشرفته در DQN برای پایداری بیشتر
  • 20. معرفی روش‌های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 21. الگوریتم REINFORCE و مشتق‌گیری از سیاست
  • 22. مسئله واریانس در گرادیان سیاست و راهکارهای بهبود
  • 23. الگوریتم Actor-Critic و تعامل بین سیاست و ارزش
  • 24. روش Advantage Actor-Critic برای تسریع در همگرایی
  • 25. الگوریتم‌های Asynchronous Advantage Actor-Critic
  • 26. مفاهیم پایه در روش‌های اعتماد منطقه‌ای
  • 27. الگوریتم TRPO برای بهینه‌سازی سیاست‌ها
  • 28. الگوریتم PPO و کاربردهای آن در مسائل صنعتی
  • 29. تکنیک‌های Clipped Surrogate Objective در PPO
  • 30. یادگیری تقویتی با فضای عمل پیوسته
  • 31. الگوریتم DDPG و ترکیب آن با Actor-Critic
  • 32. الگوریتم Twin Delayed DDPG برای کاهش خطای بیش‌برازش
  • 33. معرفی الگوریتم Soft Actor-Critic
  • 34. مفاهیم اکتشاف و بهره‌برداری در مدل‌های پیشرفته
  • 35. مدیریت پاداش‌های تنک در محیط‌های پیچیده
  • 36. یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی
  • 37. انتقال یادگیری و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 38. ارزیابی مدل‌های یادگیری تقویتی در محیط‌های واقعی
  • 39. نظارت بر عملکرد مدل و تحلیل منحنی‌های یادگیری
  • 40. پیاده‌سازی سیستم‌های کنترل هوشمند در صنعت
  • 41. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 42. نقش هوش مصنوعی در مدیریت هوشمند انرژی
  • 43. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی‌های صنعتی
  • 44. امنیت و تاب‌آوری در مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 45. بررسی اخلاق و مسئولیت‌پذیری در توسعه سیستم‌های خودمختار
  • 46. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در PyTorch
  • 47. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای تحلیل فرآیند آموزش
  • 48. پیاده‌سازی یک پروژه جامع یادگیری تقویتی از ابتدا
  • 49. تکنیک‌های مستندسازی و ارائه نتایج پژوهشی
  • 50. چشم‌انداز آینده و حوزه‌های نوین در یادگیری تقویتی عمیق

📚 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.