اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند با TensorFlow و TF-Agents

کتاب آموزش جامع طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند با TensorFlow و TF-Agents

تگ‌ها: TF-Agents برنامه‌نویسی پایتون تنسورفلو شبکه عصبی عمیق عامل‌های هوشمند هوش مصنوعی هوش مصنوعی در ایران یادگیری تقویتی یادگیری ماشین یادگیری ماشین پیشرفته

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 طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند با TensorFlow و TF-Agents

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در محیط‌های شبیه‌سازی‌شده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین یادگیری تقویتی در محیط‌های هوشمند
  • 2. معماری سیستم‌های یادگیری تقویتی در چارچوب TensorFlow
  • 3. نصب و پیکربندی کتابخانه TF-Agents و پیش‌نیازهای نرم‌افزاری
  • 4. مفاهیم پایه محیط‌ها در TF-Agents و استاندارد PyEnvironment
  • 5. طراحی و تعریف فضای مشاهده و فضای کنش در محیط‌های شبیه‌سازی
  • 6. پیاده‌سازی محیط‌های سفارشی با استفاده از رابط برنامه‌نویسی TF-Agents
  • 7. آشنایی با ساختار داده‌های اصلی در TF-Agents شامل TimeStep و Trajectory
  • 8. مفهوم سیاست‌ها در یادگیری تقویتی و پیاده‌سازی Policy در TensorFlow
  • 9. آشنایی با الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش و شبکه عصبی DQN
  • 10. پیاده‌سازی شبکه عصبی عمیق برای تخمین تابع ارزش در محیط‌های پیوسته
  • 11. بررسی الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان سیاست و معماری REINFORCE
  • 12. پیاده‌سازی الگوریتم Actor-Critic در محیط‌های شبیه‌سازی‌شده
  • 13. مدیریت حافظه تجربه و بهینه‌سازی Replay Buffer در فرآیند آموزش
  • 14. نقش نرخ یادگیری و توابع هزینه در پایداری مدل‌های هوشمند
  • 15. استفاده از الگوریتم DDPG برای مسائل با فضای کنش پیوسته
  • 16. پیاده‌سازی الگوریتم PPO و مزایای آن در پایداری آموزش
  • 17. مکانیزم‌های اکتشاف و بهره‌برداری در محیط‌های پیچیده و عدم قطعیت
  • 18. تنظیم پارامترهای ابر-پارامتریک در مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 19. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوشمند با استفاده از متریک‌های استاندارد
  • 20. مدیریت و ذخیره‌سازی چک‌پوینت‌های مدل در طول چرخه آموزش
  • 21. تجسم فرآیند یادگیری با استفاده از ابزارهای مانیتورینگ TensorBoard
  • 22. پیاده‌سازی سیستم‌های تصمیم‌گیر هوشمند در محیط‌های شبیه‌سازی صنعتی
  • 23. بهینه‌سازی محاسباتی برای اجرای مدل‌های یادگیری تقویتی روی سخت‌افزار
  • 24. استفاده از محیط‌های استاندارد OpenAI Gym در کنار TF-Agents
  • 25. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌های ورودی برای بهبود سرعت همگرایی
  • 26. تطبیق سیستم‌های هوشمند با محدودیت‌های پردازشی در محیط‌های عملیاتی
  • 27. پیاده‌سازی مکانیزم پاداش‌دهی متناسب با اهداف سیستم
  • 28. بررسی چالش‌های پایداری در آموزش مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 29. توسعه سیستم‌های چندعامله در محیط‌های شبیه‌سازی
  • 30. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده در محیط‌های تست
  • 31. استقرار و پیاده‌سازی عملیاتی مدل‌های هوشمند در محیط‌های واقعی
  • 32. امنیت و قابلیت اطمینان در طراحی سیستم‌های هوشمند مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 33. اصول اخلاقی و چارچوب‌های فنی در توسعه سیستم‌های هوشمند خودمختار
  • 34. بهینه‌سازی توابع هدف برای دستیابی به رفتارهای بهینه در سیستم‌های شبیه‌سازی‌شده
  • 35. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک عامل هوشمند برای کنترل فرآیندهای بهینه

📚 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.