اکسپرس 24
کتاب یادگیری انتقالی در یادگیری تقویتی؛ انتقال تجربه و دانش برای آموزش سریع‌تر عامل‌های هوشمند

کتاب یادگیری انتقالی در یادگیری تقویتی؛ انتقال تجربه و دانش برای آموزش سریع‌تر عامل‌های هوشمند

تگ‌ها: Deep Reinforcement Learning Deep RL Meta Reinforcement Learning Multi Task Learning Policy Transfer Reinforcement Learning Sim2Real Transfer Learning Transfer Reinforcement Learning انتقال دانش انتقال سیاست هوش مصنوعی یادگیری انتقالی یادگیری تقویتی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 یادگیری انتقالی در یادگیری تقویتی؛ انتقال تجربه و دانش برای آموزش سریع‌تر عامل‌های هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی و انتقال دانش

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی و مفهوم انتقال دانش
  • 2. چالش‌های یادگیری تقویتی از صفر در محیط‌های جدید
  • 3. مفهوم Transfer Learning در یادگیری ماشین
  • 4. تفاوت انتقال یادگیری با یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 5. مفهوم Source Task و Target Task در یادگیری تقویتی
  • 6. تعریف Source Environment و Target Environment
  • 7. شباهت و تفاوت میان وظایف مبدأ و مقصد
  • 8. چالش توزیع متفاوت حالت‌ها و پاداش‌ها
  • 9. انواع دانش قابل انتقال در یادگیری تقویتی
  • 10. انتقال سیاست در یادگیری تقویتی
  • 11. انتقال تابع ارزش و Q-Function
  • 12. انتقال مدل و نمایش حالت‌ها
  • 13. انتقال تجربه و Experience Replay
  • 14. انتقال ویژگی‌ها و Representation Learning
  • 15. انتقال دانش ساختاری درباره محیط
  • 16. انتقال مهارت‌ها میان وظایف مختلف
  • 17. انتقال میان محیط‌های مشابه
  • 18. انتقال میان محیط‌های متفاوت
  • 19. انتقال میان عامل‌های مختلف
  • 20. انتقال دانش میان وظایف با فضای عمل مشترک
  • 21. انتقال دانش میان فضاهای عمل متفاوت
  • 22. انتقال دانش میان فضاهای حالت متفاوت
  • 23. انتقال بین وظایف با پاداش‌های متفاوت
  • 24. Transfer Learning در روش‌های Value-Based
  • 25. انتقال دانش در Q-Learning
  • 26. انتقال دانش در Deep Q-Network
  • 27. انتقال تجربه در Experience Replay
  • 28. انتقال شبکه‌های عصبی بین محیط‌ها
  • 29. Transfer Learning در روش‌های Policy-Based
  • 30. انتقال سیاست در Policy Gradient
  • 31. انتقال دانش در Actor-Critic
  • 32. انتقال سیاست در PPO
  • 33. انتقال مهارت در روش‌های Hierarchical Reinforcement Learning
  • 34. یادگیری مهارت‌های قابل انتقال
  • 35. Skill Transfer میان وظایف
  • 36. استفاده از Subpolicyهای قابل انتقال
  • 37. یادگیری نمایش‌های عمومی برای انتقال
  • 38. Representation Transfer در یادگیری تقویتی
  • 39. یادگیری نمایش مشترک میان محیط‌ها
  • 40. انتقال ویژگی‌های استخراج‌شده با شبکه عصبی
  • 41. Pretraining برای عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 42. استفاده از مدل از پیش آموزش‌دیده در محیط مقصد
  • 43. Fine-Tuning عامل در محیط جدید
  • 44. انتقال از شبیه‌ساز به دنیای واقعی
  • 45. Sim-to-Real Transfer در یادگیری تقویتی
  • 46. Domain Adaptation برای محیط‌های تقویتی
  • 47. مدیریت اختلاف دامنه میان محیط مبدأ و مقصد
  • 48. کاهش اثر Negative Transfer
  • 49. شناسایی شرایط نامناسب برای انتقال
  • 50. انتخاب دانش مناسب برای انتقال
  • 51. اندازه‌گیری شباهت میان وظایف
  • 52. Task Similarity در یادگیری تقویتی
  • 53. انتخاب منبع مناسب برای انتقال دانش
  • 54. یادگیری چه چیزی و چه زمانی برای انتقال
  • 55. Transfer Scheduling در فرایند آموزش
  • 56. انتقال تدریجی دانش به محیط مقصد
  • 57. استفاده از Curriculum Learning برای انتقال
  • 58. Multi-Task Reinforcement Learning به‌عنوان منبع انتقال
  • 59. Meta-Learning برای یادگیری سریع در محیط‌های جدید
  • 60. Meta-Reinforcement Learning و انتقال تجربه
  • 61. یادگیری سریع سیاست در وظایف جدید
  • 62. انتقال دانش در محیط‌های غیرایستا
  • 63. انتقال میان محیط‌های دارای تغییرات پویا
  • 64. انتقال دانش میان وظایف متوالی
  • 65. Lifelong Reinforcement Learning و یادگیری مستمر
  • 66. جلوگیری از فراموشی فاجعه‌بار هنگام انتقال
  • 67. استفاده از حافظه برای انتقال دانش
  • 68. روش‌های مبتنی بر Distillation برای انتقال سیاست
  • 69. Policy Distillation در یادگیری تقویتی
  • 70. Knowledge Distillation میان عامل‌ها
  • 71. انتقال از عامل خبره به عامل تازه‌کار
  • 72. Learning from Demonstrations برای انتقال مهارت
  • 73. استفاده از Expert Policy در آموزش عامل جدید
  • 74. انتقال دانش میان عامل‌های چندگانه
  • 75. Multi-Agent Transfer Learning
  • 76. انتقال سیاست میان Agentهای ناهمگون
  • 77. انتقال دانش در رباتیک
  • 78. انتقال مهارت میان ربات‌ها
  • 79. انتقال یادگیری میان سناریوهای کنترل
  • 80. انتقال دانش در بازی‌ها و محیط‌های شبیه‌سازی‌شده
  • 81. طراحی معماری شبکه برای قابلیت انتقال
  • 82. اشتراک‌گذاری پارامترها میان وظایف
  • 83. Parameter Transfer در شبکه‌های عمیق
  • 84. Transferable Representation و ویژگی‌های پایدار
  • 85. طراحی Replay Buffer برای انتقال تجربه
  • 86. انتخاب و وزن‌دهی تجربه‌های منتقل‌شده
  • 87. کنترل کیفیت داده‌های انتقالی
  • 88. جلوگیری از انتقال دانش منفی در Experience Replay
  • 89. ارزیابی Sample Efficiency پس از انتقال
  • 90. مقایسه یادگیری از صفر با یادگیری انتقالی
  • 91. معیارهای ارزیابی عملکرد انتقال
  • 92. اندازه‌گیری سرعت یادگیری پس از انتقال
  • 93. اندازه‌گیری میزان حفظ دانش قبلی
  • 94. طراحی آزمایش برای ارزیابی Transfer Learning
  • 95. تحلیل Ablation برای روش‌های انتقال
  • 96. پیاده‌سازی Transfer Learning با Deep RL
  • 97. ساخت یک محیط مبدأ و مقصد برای آزمایش انتقال
  • 98. انتقال سیاست آموزش‌دیده به محیط جدید
  • 99. پیاده‌سازی Fine-Tuning عامل منتقل‌شده
  • 100. پیاده‌سازی انتقال تجربه با Replay Buffer

📚 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.