اکسپرس 24
کتاب ساخت عامل‌های Q-Learning؛ از مبانی یادگیری تقویتی تا آموزش عامل در محیط‌های شبیه‌سازی

کتاب ساخت عامل‌های Q-Learning؛ از مبانی یادگیری تقویتی تا آموزش عامل در محیط‌های شبیه‌سازی

تگ‌ها: Artificial Intelligence Deep Q Learning DQN Intelligent Agent Markov Decision Process MDP Q-Learning Q-Learning Python Q-Table Reinforcement Learning Simulation شبیه‌سازی عامل هوشمند هوش مصنوعی یادگیری تقویتی

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 ساخت عامل‌های Q-Learning؛ از مبانی یادگیری تقویتی تا آموزش عامل در محیط‌های شبیه‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های یادگیری تقویتی در محیط‌های شبیه‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی و مفهوم عامل هوشمند
  • 2. اجزای اصلی مسئله یادگیری تقویتی
  • 3. محیط، عامل، حالت، عمل و پاداش
  • 4. فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف و MDP
  • 5. تابع ارزش حالت و مفهوم بازده
  • 6. تابع ارزش عمل و Q-Value
  • 7. تفاوت یادگیری تقویتی با یادگیری نظارت‌شده
  • 8. اکتشاف و بهره‌برداری در یادگیری تقویتی
  • 9. مفهوم Policy و نقش آن در تصمیم‌گیری
  • 10. معادله بلمن و ارتباط آن با Q-Learning
  • 11. معادله به‌روزرسانی Q-Learning
  • 12. پارامتر نرخ یادگیری و تأثیر آن
  • 13. پارامتر ضریب تنزیل و تأثیر آن
  • 14. مفهوم Epsilon در اکتشاف
  • 15. استراتژی Epsilon-Greedy
  • 16. زمان‌بندی کاهش Epsilon
  • 17. مقداردهی اولیه جدول Q
  • 18. ساختار و مدیریت Q-Table
  • 19. انتخاب عمل بر اساس Q-Value
  • 20. به‌روزرسانی Q-Table پس از هر تجربه
  • 21. مفهوم Episode و چرخه آموزش
  • 22. مدیریت وضعیت پایان Episode
  • 23. طراحی محیط شبیه‌سازی مناسب برای Q-Learning
  • 24. تعریف فضای حالت
  • 25. تعریف فضای عمل
  • 26. طراحی تابع پاداش
  • 27. طراحی شرایط پایان محیط
  • 28. مدل‌سازی انتقال بین حالت‌ها
  • 29. پیاده‌سازی محیط شبیه‌سازی با Python
  • 30. ساخت یک Agent پایه برای محیط
  • 31. اتصال Agent به محیط
  • 32. پیاده‌سازی حلقه تعامل Agent و Environment
  • 33. ثبت تجربه‌های Agent در طول آموزش
  • 34. پیاده‌سازی الگوریتم Q-Learning از صفر
  • 35. اجرای اولین Episode آموزشی
  • 36. مدیریت اکتشاف و بهره‌برداری در کد
  • 37. تنظیم Hyperparameterهای Q-Learning
  • 38. انتخاب نرخ یادگیری مناسب
  • 39. انتخاب ضریب تنزیل مناسب
  • 40. تنظیم مقدار اولیه Epsilon
  • 41. تنظیم نرخ کاهش Epsilon
  • 42. محدودکردن تعداد Episodeها
  • 43. مدیریت طول Episode
  • 44. پایش روند یادگیری Agent
  • 45. محاسبه Reward هر Episode
  • 46. محاسبه Reward میانگین
  • 47. اندازه‌گیری نرخ موفقیت Agent
  • 48. تحلیل Convergence در Q-Learning
  • 49. تشخیص Under-Exploration
  • 50. تشخیص Over-Exploration
  • 51. تشخیص نوسان در آموزش
  • 52. تشخیص همگرایی زودهنگام
  • 53. رفع مشکل یادگیری ضعیف Agent
  • 54. طراحی Reward Function مؤثر
  • 55. مشکل Reward Sparse و راهکارهای آن
  • 56. مشکل Reward Shaping
  • 57. جلوگیری از Reward Hacking
  • 58. مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی پاداش
  • 59. مدیریت محیط‌های دارای فضای حالت بزرگ
  • 60. Q-Table در محیط‌های گسسته
  • 61. Discretization فضای حالت پیوسته
  • 62. مدیریت تعداد زیاد حالت‌ها
  • 63. محدودیت‌های Q-Table
  • 64. تأثیر اندازه فضای حالت بر عملکرد
  • 65. آموزش Agent در محیط‌های تصادفی
  • 66. مدیریت Stochasticity در محیط
  • 67. تکرارپذیری آزمایش‌ها با Random Seed
  • 68. ارزیابی Agent پس از پایان آموزش
  • 69. تفکیک Training و Evaluation
  • 70. اجرای Agent بدون اکتشاف
  • 71. مقایسه Policy آموخته‌شده با Policy تصادفی
  • 72. ذخیره و بارگذاری Q-Table
  • 73. ذخیره مدل آموزش‌دیده
  • 74. استفاده مجدد از Agent آموزش‌دیده
  • 75. اجرای Agent در محیط جدید
  • 76. مقایسه چند Agent و چند Policy
  • 77. مقایسه تنظیمات مختلف Hyperparameter
  • 78. طراحی آزمایش‌های قابل تکرار
  • 79. ثبت نتایج آزمایش‌های یادگیری
  • 80. رسم نمودار روند Reward
  • 81. رسم نمودار نرخ موفقیت
  • 82. تحلیل رفتار Agent در محیط شبیه‌سازی
  • 83. Visualization مسیر و تصمیم‌های Agent
  • 84. اشکال‌زدایی فرآیند یادگیری
  • 85. بررسی خطاهای رایج در پیاده‌سازی Q-Learning
  • 86. بهینه‌سازی زمان اجرای آموزش
  • 87. مدیریت مصرف حافظه Q-Table
  • 88. موازی‌سازی آزمایش‌های Q-Learning
  • 89. مقایسه Q-Learning با SARSA
  • 90. تفاوت On-Policy و Off-Policy
  • 91. محدودیت‌های Q-Learning کلاسیک
  • 92. معرفی Double Q-Learning
  • 93. مفهوم Deep Q-Learning
  • 94. تفاوت Q-Table و شبکه عصبی
  • 95. زمان مناسب برای عبور از Q-Table به DQN
  • 96. طراحی محیط‌های چندمرحله‌ای
  • 97. آموزش Agent برای مسیریابی
  • 98. آموزش Agent برای کنترل یک سیستم شبیه‌سازی‌شده
  • 99. آموزش Agent در محیط‌های چندهدفه
  • 100. مدیریت پاداش‌های تأخیری

📚 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.