اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع طراحی سیستم‌های هوشمند تصمیم‌گیر با استفاده از کتابخانه TF-Agents

کتاب آموزش جامع طراحی سیستم‌های هوشمند تصمیم‌گیر با استفاده از کتابخانه TF-Agents

تگ‌ها: TF-Agents برنامه‌نویسی پایتون پردازش داده‌های هوشمند تنسورفلو سیستم‌های تصمیم‌گیر هوشمند شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی 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 طراحی سیستم‌های هوشمند تصمیم‌گیر با استفاده از کتابخانه TF-Agents

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در پلتفرم TensorFlow

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی
  • 2. معرفی کتابخانه TF-Agents و جایگاه آن در اکوسیستم تنسورفلو
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای یادگیری تقویتی
  • 4. آشنایی با ساختار محیط‌ها در استاندارد OpenAI Gym و TF-Agents
  • 5. درک مفهوم عامل محیط و پاداش در سیستم‌های تصمیم‌گیر
  • 6. طراحی فضای حالت و فضای کنش در مسائل تصمیم‌گیری
  • 7. نحوه مدیریت مشاهدات و داده‌های ورودی در TF-Agents
  • 8. کار با ساختارهای داده‌ای اصلی نظیر TensorSpec
  • 9. پیاده‌سازی نخستین محیط سفارشی با استفاده از رابط TF-Agents
  • 10. آشنایی با الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش و مفهوم تابع Q
  • 11. پیاده‌سازی الگوریتم DQN برای مسائل تصمیم‌گیری گسسته
  • 12. بهینه‌سازی شبکه عصبی در عامل‌های DQN
  • 13. مدیریت حافظه تجربه برای بهبود کارایی یادگیری
  • 14. بررسی مفهوم Exploration و Exploitation در عامل‌های هوشمند
  • 15. استفاده از الگوریتم Double DQN برای کاهش بیش‌برازش
  • 16. آشنایی با الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 17. پیاده‌سازی الگوریتم REINFORCE در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 18. معرفی الگوریتم Actor-Critic و مزایای آن در تصمیم‌گیری
  • 19. پیاده‌سازی معماری Actor-Critic در کتابخانه TF-Agents
  • 20. بررسی الگوریتم PPO و اهمیت آن در پایداری یادگیری
  • 21. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود سرعت همگرایی مدل
  • 22. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای تحلیل رفتار عامل
  • 23. ارزیابی عملکرد سیستم‌های هوشمند در محیط‌های پویا
  • 24. کار با سیاست‌های تصادفی و قطعی در TF-Agents
  • 25. پیاده‌سازی سیستم‌های تصمیم‌گیر برای مسائل بهینه‌سازی منابع
  • 26. مدیریت پاداش‌های تنک و چالش‌های یادگیری در محیط‌های پیچیده
  • 27. استفاده از الگوریتم‌های چندعاملی در سیستم‌های هماهنگ
  • 28. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای ورودی‌های تصویری
  • 29. پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 30. بررسی نقش توابع هدف در هدایت رفتارهای عامل
  • 31. به‌کارگیری استراتژی‌های کاهش واریانس در الگوریتم‌های گرادیان سیاست
  • 32. تکنیک‌های ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 33. استقرار سیستم‌های تصمیم‌گیر در محیط‌های عملیاتی
  • 34. امنیت و پایداری در طراحی سیستم‌های هوشمند تصمیم‌گیر
  • 35. اخلاق در طراحی هوش مصنوعی و انطباق با چارچوب‌های فنی
  • 36. بررسی محدودیت‌های محاسباتی در پیاده‌سازی RL
  • 37. بهینه‌سازی مصرف حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 38. تکنیک‌های موازی‌سازی در اجرای شبیه‌سازی‌ها
  • 39. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در فرآیند آموزش عامل
  • 40. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم هوشمند مسیریابی
  • 41. پروژه نهایی: طراحی سیستم کنترل فرآیند در محیط صنعتی
  • 42. بررسی کاربردهای یادگیری تقویتی در مدیریت شبکه‌های هوشمند
  • 43. تحلیل نتایج و گزارش‌نویسی فنی از عملکرد عامل
  • 44. آینده‌نگری در توسعه سیستم‌های خودمختار با استفاده از TF-Agents

📚 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.