اکسپرس 24
کتاب طراحی و پیاده‌سازی توابع پاداش سفارشی در یادگیری تقویتی

کتاب طراحی و پیاده‌سازی توابع پاداش سفارشی در یادگیری تقویتی

تگ‌ها: RLHF الگوریتم های یادگیری برنامه نویسی پاداش بهینه سازی یادگیری تقویتی توابع پاداش طراحی پاداش هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی پیشرفته 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 طراحی و پیاده‌سازی توابع پاداش سفارشی در یادگیری تقویتی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی
  • 4. الگوریتم‌های پایه‌ای یادگیری تقویتی
  • 5. Q-Learning: تئوری و پیاده‌سازی
  • 6. SARSA: تئوری و پیاده‌سازی
  • 7. تفاوت‌های Q-Learning و SARSA
  • 8. روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 9. Policy Gradient Methods
  • 10. Actor-Critic Methods
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی انسانی (RLHF)
  • 12. جمع‌آوری داده‌های انسانی
  • 13. برچسب‌گذاری داده‌ها برای RLHF
  • 14. مدل‌های پاداش: تئوری و طراحی
  • 15. توابع پاداش سفارشی: اهمیت و کاربرد
  • 16. طراحی توابع پاداش برای وظایف گسسته
  • 17. طراحی توابع پاداش برای وظایف پیوسته
  • 18. استفاده از شبکه‌های عصبی در توابع پاداش
  • 19. تخمین پاداش با استفاده از یادگیری نظارتی
  • 20. تکنیک‌های بهبود توابع پاداش
  • 21. یادگیری پاداش معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 22. کاربردهای یادگیری پاداش معکوس
  • 23. ارزیابی توابع پاداش
  • 24. مقایسه توابع پاداش مختلف
  • 25. بهینه‌سازی توابع پاداش
  • 26. روش‌های الگوریتمی برای بهینه‌سازی پاداش
  • 27. تأثیر توابع پاداش بر رفتار عامل
  • 28. حساسیت توابع پاداش به پارامترها
  • 29. توابع پاداش ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 30. روش‌های تضمین امنیت در یادگیری تقویتی
  • 31. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 32. کاربرد توابع پاداش در یادگیری تقویتی آفلاین
  • 33. توابع پاداش ترکیبی
  • 34. استفاده از توابع پاداش سلسله مراتبی
  • 35. توابع پاداش با در نظر گرفتن پایداری
  • 36. توابع پاداش با در نظر گرفتن تنوع
  • 37. توابع پاداش با در نظر گرفتن قابلیت تعمیم
  • 38. پیاده‌سازی توابع پاداش در محیط‌های شبیه‌سازی
  • 39. پیاده‌سازی توابع پاداش در رباتیک
  • 40. توابع پاداش در بازی‌ها
  • 41. توابع پاداش در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 42. توابع پاداش در مدیریت منابع
  • 43. یادگیری تقویتی و اخلاق
  • 44. چالش‌های اخلاقی در طراحی توابع پاداش
  • 45. توابع پاداش شفاف و قابل توضیح
  • 46. توابع پاداش منصفانه و عادلانه
  • 47. استفاده از یادگیری تقویتی در آموزش
  • 48. توابع پاداش در آموزش شخصی‌سازی شده
  • 49. توابع پاداش در آموزش ربات‌ها
  • 50. توابع پاداش در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 51. توابع پاداش در کنترل ترافیک
  • 52. توابع پاداش در مدیریت انرژی
  • 53. آینده یادگیری تقویتی و توابع پاداش
  • 54. تحقیقات جاری در زمینه توابع پاداش
  • 55. چالش‌های پیش روی یادگیری تقویتی و توابع پاداش
  • 56. ابزارهای توسعه توابع پاداش
  • 57. محیط‌های آزمایشی برای یادگیری تقویتی
  • 58. بهترین شیوه‌ها در طراحی توابع پاداش
  • 59. مطالعه موردی: طراحی تابع پاداش برای یک ربات مسیریاب
  • 60. مطالعه موردی: طراحی تابع پاداش برای یک بازی استراتژیک
  • 61. مطالعه موردی: طراحی تابع پاداش برای یک سیستم توصیه‌گر

📚 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.