اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع یادگیری تقویتی: از مبانی DQN تا الگوریتم‌های پیشرفته PPO با رویکرد کاربردی در بهینه‌سازی سیستم‌ها

کتاب آموزش جامع یادگیری تقویتی: از مبانی DQN تا الگوریتم‌های پیشرفته PPO با رویکرد کاربردی در بهینه‌سازی سیستم‌ها

تگ‌ها: الگوریتم DQN الگوریتم PPO بهینه سازی سیستم ها شبکه های عصبی عمیق علوم داده هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی کاربردی 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: از مبانی DQN تا الگوریتم‌های پیشرفته PPO با رویکرد کاربردی در بهینه‌سازی سیستم‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
  • 2. تعریف مسئله و اجزای تشکیل‌دهنده محیط عامل
  • 3. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف و معادلات بلمن
  • 4. برنامه‌نویسی پویا و حل معادلات بلمن
  • 5. روش‌های یادگیری مبتنی بر تفاوت زمانی
  • 6. الگوریتم‌های مونت‌کارلو در تخمین ارزش
  • 7. تفاوت میان یادگیری با سیاست و بدون سیاست
  • 8. آشنایی با توابع ارزش و توابع عمل-ارزش
  • 9. حل مسائل با استفاده از روش سارسا
  • 10. الگوریتم کیو-لرنینگ و مبانی آن
  • 11. چالش‌های اکتشاف در برابر بهره‌برداری
  • 12. تخمین‌گرهای تابعی در یادگیری تقویتی
  • 13. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری تقویتی
  • 14. معماری و ساختار شبکه‌های عصبی عمیق کیو
  • 15. پیاده‌سازی الگوریتم DQN برای محیط‌های کنترلی
  • 16. نقش حافظه تجربه در بهبود پایداری آموزش
  • 17. استفاده از شبکه‌های هدف برای کاهش نوسانات در DQN
  • 18. تکنیک‌های پیشرفته در DQN برای بهبود دقت
  • 19. الگوریتم Double DQN و رفع بیش‌برازش در تخمین ارزش
  • 20. استفاده از شبکه‌های عصبی دوگانه (Dueling DQN)
  • 21. تلفیق تکنیک‌های پیشرفته در معماری DQN
  • 22. مبانی روش‌های گرادیان سیاست
  • 23. الگوریتم سیاست‌های بهینه و مشتق‌گیری از تابع هدف
  • 24. معرفی الگوریتم REINFORCE و کاربردهای آن
  • 25. مزایا و محدودیت‌های روش‌های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 26. معرفی روش‌های بازیگر-منتقد
  • 27. تلفیق تخمین‌گرهای ارزش و سیاست در معماری‌های نوین
  • 28. الگوریتم A2C و هماهنگی در یادگیری چندعاملی
  • 29. الگوریتم A3C و پردازش موازی در یادگیری تقویتی
  • 30. معرفی الگوریتم‌های گرادیان سیاست طبیعی
  • 31. چالش‌های بهینه‌سازی در فضای سیاست‌های پیوسته
  • 32. الگوریتم PPO و اهمیت محدودسازی تغییرات سیاست
  • 33. مکانیسم کلیپ کردن در الگوریتم PPO
  • 34. مزایای پایداری در الگوریتم PPO نسبت به روش‌های سنتی
  • 35. پیاده‌سازی عملی PPO برای بهینه‌سازی سیستم‌های دینامیک
  • 36. الگوریتم TRPO و مبانی ریاضی بهینه‌سازی سیاست
  • 37. مقایسه عملکرد PPO و TRPO در مسائل پیچیده
  • 38. یادگیری تقویتی در محیط‌های با فضای عمل پیوسته
  • 39. الگوریتم DDPG و ترکیب آن با ساختار بازیگر-منتقد
  • 40. الگوریتم TD3 برای بهبود پایداری در یادگیری پیوسته
  • 41. معرفی الگوریتم SAC و رویکرد یادگیری تقویتی حداکثر آنتروپی
  • 42. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های هوشمند با یادگیری تقویتی
  • 43. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت منابع شبکه
  • 44. بهینه‌سازی زمان‌بندی فرآیندها در سیستم‌های رایانشی
  • 45. شبیه‌سازی و محیط‌های استاندارد برای ارزیابی الگوریتم‌ها
  • 46. ارزیابی عملکرد و معیارهای سنجش در یادگیری تقویتی
  • 47. روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها در محیط‌های یادگیری
  • 48. تنظیم ابرپارامترها و استراتژی‌های بهبود همگرایی
  • 49. مدیریت پایداری آموزش در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 50. تجزیه و تحلیل خطاها و عیب‌یابی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 51. اخلاق در طراحی سیستم‌های هوشمند خودمختار
  • 52. رعایت اصول ایمنی در پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند
  • 53. آینده یادگیری تقویتی و چالش‌های پیش رو در صنعت داخلی

📚 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.