اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی PPO از پیکسل تا عامل هوشمند: آموزش یادگیری تقویتی عمیق مبتنی بر تصویر

کتاب پیاده‌سازی PPO از پیکسل تا عامل هوشمند: آموزش یادگیری تقویتی عمیق مبتنی بر تصویر

تگ‌ها: Actor Critic CNN Deep RL Policy Gradient PPO Proximal Policy Optimization PyTorch Reinforcement Learning آموزش PPO بینایی ماشین هوش مصنوعی یادگیری از پیکسل یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی عمیق 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 پیاده‌سازی PPO از پیکسل تا عامل هوشمند: آموزش یادگیری تقویتی عمیق مبتنی بر تصویر

موضوع کلی: یادگیری تقویتی عمیق و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی مبتنی بر تصویر با روش‌های Policy Gradient

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی از دیدگاه عامل و محیط
  • 2. تعریف حالت، عمل، پاداش و سیاست در یادگیری تقویتی
  • 3. مسئله تصمیم‌گیری مارکوف و فرآیندهای تصمیم‌گیری متوالی
  • 4. تابع ارزش حالت و تابع ارزش عمل
  • 5. بازده تنزیل‌شده و نقش ضریب تخفیف
  • 6. معادله بلمن و برآورد ارزش
  • 7. اکتشاف و بهره‌برداری در یادگیری تقویتی
  • 8. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست و خانواده Policy Gradient
  • 9. گرادیان سیاست و هدف بهینه‌سازی آن
  • 10. مزایا و محدودیت‌های روش‌های Policy Gradient
  • 11. ایده اصلی PPO و ضرورت محدودسازی به‌روزرسانی سیاست
  • 12. مقایسه PPO با روش‌های Vanilla Policy Gradient و TRPO
  • 13. تابع هدف کلیپ‌شده در PPO
  • 14. نسبت احتمال سیاست قدیم و جدید
  • 15. محدوده کلیپ و اثر آن بر پایداری آموزش
  • 16. تابع مزیت و نقش آن در PPO
  • 17. برآورد مزیت با روش GAE
  • 18. محاسبه بازده و Targetهای ارزش
  • 19. ساختار Actor-Critic در PPO
  • 20. طراحی شبکه سیاست و شبکه ارزش
  • 21. ورود از پیکسل خام به فضای حالت قابل یادگیری
  • 22. چالش‌های یادگیری مستقیم از تصاویر
  • 23. پیش‌پردازش فریم‌های تصویری برای عامل
  • 24. تبدیل تصاویر به ورودی مناسب شبکه عصبی
  • 25. نرمال‌سازی و کاهش ابعاد ورودی تصویری
  • 26. انباشتن فریم‌ها برای نمایش حرکت
  • 27. طراحی استخراج‌کننده ویژگی تصویری با CNN
  • 28. اتصال CNN به شبکه سیاست و ارزش
  • 29. انتخاب معماری مناسب برای یادگیری از پیکسل
  • 30. طراحی محیط تعاملی برای آموزش عامل
  • 31. تعریف فضای عمل گسسته و پیوسته
  • 32. مدیریت چرخه مشاهده، عمل، پاداش و پایان اپیزود
  • 33. جمع‌آوری تجربه‌های متوالی از محیط
  • 34. ساخت Rollout Buffer برای PPO
  • 35. ذخیره مشاهده، عمل، پاداش، احتمال و مقدار ارزش
  • 36. محاسبه بازده و مزیت پس از جمع‌آوری Rollout
  • 37. استانداردسازی مزیت‌ها برای بهبود آموزش
  • 38. محاسبه Log Probability برای اعمال
  • 39. پیاده‌سازی گام به‌روزرسانی PPO
  • 40. محاسبه نسبت سیاست جدید و قدیم
  • 41. اعمال Clipping روی نسبت احتمال
  • 42. ترکیب زیان سیاست و زیان ارزش
  • 43. تنظیم Entropy برای حفظ اکتشاف
  • 44. پیاده‌سازی تابع زیان کامل PPO
  • 45. به‌روزرسانی شبکه در چند Epoch
  • 46. مینی‌بتچ‌سازی داده‌های Rollout
  • 47. کنترل اندازه Batch و تعداد Epoch
  • 48. جلوگیری از نشت گرادیان بین سیاست قدیم و جدید
  • 49. مدیریت بهینه‌سازی و Gradient Clipping
  • 50. انتخاب Optimizer و نرخ یادگیری
  • 51. تنظیم Hyperparameterهای اصلی PPO
  • 52. تنظیم ضریب Clipping
  • 53. تنظیم ضریب ارزش و ضریب Entropy
  • 54. تنظیم طول Rollout و اندازه Batch
  • 55. انتخاب تعداد Epochهای بهینه‌سازی
  • 56. مدیریت Seed و تکرارپذیری آزمایش‌ها
  • 57. طراحی حلقه آموزش سرتاسری PPO از پیکسل
  • 58. اندازه‌گیری بازده و پایداری عامل
  • 59. ثبت و تحلیل متریک‌های آموزش
  • 60. تشخیص ناپایداری و افت عملکرد سیاست
  • 61. تحلیل نسبت‌های Policy و مقدار Clipping
  • 62. پایش مقدار Entropy در طول آموزش
  • 63. پایش خطای Value Function
  • 64. تشخیص مشکلات ناشی از پاداش‌های نامناسب
  • 65. رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی PPO
  • 66. بهینه‌سازی مصرف حافظه و محاسبات تصویری
  • 67. افزایش سرعت جمع‌آوری تجربه با اجرای موازی محیط‌ها
  • 68. استفاده از Vectorized Environments در PPO
  • 69. هم‌زمان‌سازی داده‌های چند محیط
  • 70. تنظیم PPO برای آموزش روی GPU
  • 71. مدیریت انتقال داده‌های تصویر بین CPU و GPU
  • 72. ارزیابی عامل بدون اکتشاف تصادفی
  • 73. مقایسه عملکرد عامل در اپیزودهای ارزیابی
  • 74. طراحی آزمایش برای مقایسه تنظیمات PPO
  • 75. تحلیل حساسیت نسبت به Hyperparameterها
  • 76. مقایسه معماری‌های مختلف CNN
  • 77. مقایسه اندازه‌های مختلف Observation
  • 78. بررسی تأثیر Frame Stacking بر یادگیری
  • 79. بررسی تأثیر Reward Scaling و Normalization
  • 80. بررسی اثر نرخ یادگیری بر همگرایی
  • 81. بررسی اثر Clip Range بر پایداری
  • 82. ذخیره و بازیابی Checkpointهای عامل
  • 83. ادامه آموزش از یک مدل ذخیره‌شده
  • 84. تست و اعتبارسنجی پیاده‌سازی PPO
  • 85. مقایسه نتایج با پیاده‌سازی‌های مرجع
  • 86. ساخت یک پروژه کامل PPO از پیکسل تا عامل آموزش‌دیده

📚 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.