اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی ارتباطات آموزشی

کتاب یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی ارتباطات آموزشی

تگ‌ها: MARL multi-agent learning reinforcement learning آموزش هوشمند ارتباطات رسانه‌ای استراتژی آموزشی شخصی‌سازی آموزش مدیریت ارتباطات هوش مصنوعی در آموزش یادگیری تقویتی

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 یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی ارتباطات آموزشی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات رسانه‌ای در صنعت آموزش

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. معرفی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 3. محیط‌های یادگیری تقویتی و انواع آن‌ها
  • 4. مفهوم پاداش و جریمه در یادگیری تقویتی
  • 5. مدل‌های مارکوف و فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف
  • 6. حل معادلات بلمن برای محیط‌های ساده
  • 7. روش‌های مونت‌کارلو در یادگیری تقویتی
  • 8. تفاضل زمانی (Temporal Difference) و الگوریتم‌های مرتبط
  • 9. Q-Learning و کاربردهای آن
  • 10. Sarsa و مقایسه آن با Q-Learning
  • 11. الگوریتم‌های سیاست‌محور (Policy Gradient)
  • 12. روش‌های بهینه‌سازی سیاست گرادیانی
  • 13. بازی‌های چندعامله و یادگیری تقویتی
  • 14. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
  • 15. تابع تقریب و شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 16. Deep Q-Network (DQN) و معماری آن
  • 17. بهبود DQN: Double DQN، Dueling DQN، Prioritized Experience Replay
  • 18. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
  • 19. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی
  • 20. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 21. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 22. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 23. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 24. یادگیری تقویتی در کنترل بهینه‌سازی
  • 25. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 26. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 27. یادگیری تقویتی در بازی‌های رایانه‌ای
  • 28. یادگیری تقویتی و شبکه‌های اجتماعی
  • 29. یادگیری تقویتی در بازارهای مالی
  • 30. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 31. مسائل اخلاقی در یادگیری تقویتی
  • 32. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در دنیای واقعی
  • 33. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری تقویتی (TensorFlow، PyTorch)
  • 34. معرفی محیط‌های شبیه‌سازی (Gym، MuJoCo)
  • 35. برنامه‌نویسی و پیاده‌سازی یک الگوریتم یادگیری تقویتی ساده
  • 36. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) در یادگیری تقویتی
  • 37. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 38. روش‌های کاهش واریانس در یادگیری تقویتی
  • 39. یادگیری تقویتی و یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
  • 40. یادگیری تقویتی و یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 41. یادگیری تقویتی و یادگیری نیمه‌نظارت شده (Semi-Supervised Learning)
  • 42. یادگیری تقویتی و یادگیری فعال (Active Learning)
  • 43. یادگیری تقویتی و یادگیری مشارکتی (Federated Learning)
  • 44. یادگیری تقویتی و یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 45. یادگیری تقویتی و یادگیری طول عمر (Lifelong Learning)
  • 46. یادگیری تقویتی و مدل‌سازی پیش‌بینی (Predictive Modeling)
  • 47. یادگیری تقویتی و تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 48. یادگیری تقویتی و تحلیل داده (Data Analytics)
  • 49. یادگیری تقویتی و هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 50. یادگیری تقویتی و امنیت سایبری
  • 51. یادگیری تقویتی و پردازش زبان طبیعی
  • 52. یادگیری تقویتی و بینایی ماشین
  • 53. یادگیری تقویتی و پردازش تصویر
  • 54. یادگیری تقویتی و پردازش صدا
  • 55. یادگیری تقویتی و تحلیل احساسات
  • 56. یادگیری تقویتی و پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 57. یادگیری تقویتی و سیستم‌های خبره
  • 58. یادگیری تقویتی و سیستم‌های تصمیم‌گیری
  • 59. یادگیری تقویتی و سیستم‌های خودکار
  • 60. یادگیری تقویتی و سیستم‌های هوشمند
  • 61. یادگیری تقویتی و سیستم‌های تطبیقی
  • 62. یادگیری تقویتی و سیستم‌های توزیع‌شده
  • 63. یادگیری تقویتی و سیستم‌های موازی
  • 64. یادگیری تقویتی و محاسبات ابری
  • 65. یادگیری تقویتی و اینترنت اشیا
  • 66. یادگیری تقویتی و بلاک‌چین
  • 67. یادگیری تقویتی و واقعیت افزوده
  • 68. یادگیری تقویتی و واقعیت مجازی
  • 69. یادگیری تقویتی و متاورس
  • 70. آینده یادگیری تقویتی و چالش‌های پیش رو

📚 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.