اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی کاربردی با الگوریتم Q-Learning: از تئوری تا پیاده‌سازی

کتاب یادگیری تقویتی کاربردی با الگوریتم Q-Learning: از تئوری تا پیاده‌سازی

تگ‌ها: Q-Learning الگوریتم کیو-یادگیری الگوریتم‌های یادگیری برنامه‌نویسی هوش مصنوعی کاربرد هوش مصنوعی هوش محاسباتی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی کاربردی 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 تقویتی کاربردی با الگوریتم Q-Learning: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی
  • 4. محیط و عامل در یادگیری تقویتی
  • 5. پاداش و تنبیه در یادگیری تقویتی
  • 6. سیاست‌ها و توابع ارزش در یادگیری تقویتی
  • 7. تفاوت یادگیری تقویتی با سایر روش‌های یادگیری
  • 8. معرفی الگوریتم Q-Learning
  • 9. جدول Q و نحوه به‌روزرسانی آن
  • 10. مفهوم تابع ارزش Q
  • 11. الگوریتم Q-Learning: گام به گام
  • 12. پیاده‌سازی Q-Learning در یک محیط ساده
  • 13. کاوش و بهره‌برداری در Q-Learning
  • 14. استراتژی‌های کاوش (ε-greedy، Softmax)
  • 15. اثر نرخ یادگیری در Q-Learning
  • 16. تأثیر فاکتور تخفیف (Discount Factor) در Q-Learning
  • 17. حل مسائل با استفاده از Q-Learning: مثال‌های کاربردی
  • 18. Q-Learning در محیط‌های گسسته
  • 19. Q-Learning در محیط‌های پیوسته (تقریب تابع ارزش)
  • 20. توابع پایه (Basis Functions) در تقریب تابع ارزش
  • 21. شبکه‌های عصبی به عنوان تقریب‌گر تابع ارزش
  • 22. Deep Q-Network (DQN)
  • 23. مفاهیم کلیدی DQN: Experience Replay و Target Network
  • 24. پیاده‌سازی DQN
  • 25. بهینه‌سازی DQN: تکنیک‌های پیشرفته
  • 26. Dueling DQN
  • 27. Double DQN
  • 28. Prioritized Experience Replay
  • 29. نرم‌افزارهای شبیه‌سازی یادگیری تقویتی
  • 30. OpenAI Gym
  • 31. TensorFlow Agents
  • 32. PyTorch
  • 33. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 34. کنترل ربات با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 35. یادگیری تقویتی در بازی‌ها (Atari, Go)
  • 36. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 37. بهینه‌سازی پورتفوی مالی با یادگیری تقویتی
  • 38. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 39. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری تقویتی
  • 40. اهمیت انتخاب ویژگی‌ها در یادگیری تقویتی
  • 41. مشکلات مربوط به پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 42. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 43. مفاهیم پایه MARL
  • 44. روش‌های MARL
  • 45. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 46. مفاهیم و کاربردهای یادگیری تقویتی آفلاین
  • 47. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 48. مفاهیم و تکنیک‌های یادگیری تقویتی ایمن
  • 49. یادگیری انتقالی در یادگیری تقویتی (Transfer Learning)
  • 50. یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 51. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based Reinforcement Learning)
  • 52. تفاوت‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 53. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 54. یادگیری تقویتی با پاداش شکل‌گرفته (Reward Shaping)
  • 55. تکنیک‌های بهبود پایداری یادگیری تقویتی
  • 56. تحلیل حساسیت پارامترهای یادگیری تقویتی
  • 57. مقایسه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (Q-Learning, SARSA, DQN)
  • 58. استفاده از یادگیری تقویتی در مسائل بهینه‌سازی ترکیبی
  • 59. یادگیری تقویتی و اخلاق
  • 60. آینده یادگیری تقویتی و جهت‌های تحقیقاتی

📚 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.