اکسپرس 24
کتاب پیشرفت‌های اخیر در یادگیری تقویتی بدون مدل

کتاب پیشرفت‌های اخیر در یادگیری تقویتی بدون مدل

تگ‌ها: MARL الگوریتم های یادگیری تقویتی پیشرفت های هوش مصنوعی شبکه های عصبی هوش ماشین هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی بدون مدل یادگیری چندعامله یادگیری عمیق

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 پیشرفت‌های اخیر در یادگیری تقویتی بدون مدل

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مدل‌های بدون مدل (Model-free RL)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل و بدون مدل: یک مقایسه
  • 3. الگوریتم‌های پایه‌ای یادگیری تقویتی
  • 4. تابع ارزش و سیاست
  • 5. روش‌های مونت‌کارلو در یادگیری تقویتی
  • 6. تفاوت‌های زمانی (Temporal Differences)
  • 7. Q-Learning: مفاهیم و کاربردها
  • 8. SARSA: روشی جایگزین برای یادگیری Q
  • 9. روش‌های سیاست‌گرادیان
  • 10. بهینه‌سازی سیاست با استفاده از گرادیان
  • 11. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 12. شبکه‌های عصبی عمیق به عنوان تقریب‌زننده تابع ارزش
  • 13. DQN (Deep Q-Network) و انواع آن
  • 14. Double DQN: کاهش بیش‌برآورد
  • 15. Dueling DQN: جداسازی ارزش و مزیت
  • 16. Prioritized Experience Replay
  • 17. یادگیری تقویتی بدون مدل با استفاده از مدل‌های احتمالی
  • 18. مدل‌سازی محیط: روش‌ها و چالش‌ها
  • 19. یادگیری مدل‌های دینامیکی
  • 20. پیش‌بینی مدل: تکنیک‌ها و کاربردها
  • 21. استفاده از مدل برای برنامه‌ریزی و بهبود سیاست
  • 22. یادگیری تقویتی بدون مدل آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 23. یادگیری تقویتی بدون مدل با استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده
  • 24. چالش‌های یادگیری آفلاین و راه‌حل‌ها
  • 25. یادگیری تقویتی بدون مدل و اکتشاف
  • 26. اکتشاف در محیط‌های پیچیده
  • 27. روش‌های اکتشاف مبتنی بر مدل
  • 28. یادگیری تقویتی بدون مدل و انتقال یادگیری
  • 29. انتقال یادگیری از یک وظیفه به وظیفه‌ای دیگر
  • 30. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 31. یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 32. یادگیری تقویتی و پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 33. تکنیک‌های شکل‌دهی پاداش (Reward Shaping)
  • 34. یادگیری تقویتی و ایمنی (Safe Reinforcement Learning)
  • 35. محدود کردن رفتارهای خطرناک
  • 36. یادگیری تقویتی و اخلاق (Ethical Reinforcement Learning)
  • 37. یادگیری تقویتی و تفسیرپذیری (Explainable Reinforcement Learning)
  • 38. نشان دادن دلیل تصمیم‌گیری‌های یادگیری تقویتی
  • 39. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 40. کنترل ربات با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 41. کاربردهای یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 42. بازی کردن بازی‌های ویدیویی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 43. کاربردهای یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 44. مدیریت بهینه انرژی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 45. یادگیری تقویتی در امور مالی و تجارت
  • 46. بهینه‌سازی سبد سهام با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 47. یادگیری تقویتی و سیستم‌های توصیه‌گر
  • 48. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 49. یادگیری تقویتی و شبکه‌های اجتماعی
  • 50. بهینه‌سازی تعامل کاربران در شبکه‌های اجتماعی
  • 51. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 52. بهینه‌سازی موجودی و لجستیک با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 53. یادگیری تقویتی و تحلیل داده‌های بزرگ
  • 54. استخراج الگوهای پنهان با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 55. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی
  • 56. روش‌های موازی‌سازی یادگیری تقویتی
  • 57. یادگیری تقویتی و محاسبات ابری
  • 58. استفاده از منابع ابری برای یادگیری تقویتی
  • 59. آینده یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 60. ترندهای نوظهور در یادگیری تقویتی
  • 61. مقایسه چارچوب‌های یادگیری تقویتی (TensorFlow, PyTorch)
  • 62. پیاده‌سازی عملی یک الگوریتم یادگیری تقویتی ساده
  • 63. عیب‌یابی و رفع مشکلات در یادگیری تقویتی
  • 64. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری تقویتی
  • 65. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 66. یادگیری تقویتی و یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 67. یادگیری تقویتی و یادگیری متا (Meta-Learning)
  • 68. یادگیری تقویتی و یادگیری خود نظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 69. یادگیری تقویتی و یادگیری با تقویت انسانی (Reinforcement Learning from Human Feedback)
  • 70. یادگیری تقویتی و مدل‌های احتمالی گسسته (Discrete Probabilistic Models)
  • 71. یادگیری تقویتی و مدل‌های احتمالی پیوسته (Continuous Probabilistic Models)
  • 72. یادگیری تقویتی و داده‌های ناقص (Incomplete Data)
  • 73. یادگیری تقویتی و داده‌های نویزی (Noisy Data)
  • 74. یادگیری تقویتی و مسائل چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 75. تکنیک‌های هماهنگی در یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 76. یادگیری تقویتی و بازی‌های رقابتی (Competitive Games)
  • 77. یادگیری تقویتی و مسائل همکاری (Cooperative Games)
  • 78. یادگیری تقویتی و مسائل ترکیبی (Combinatorial Problems)
  • 79. یادگیری تقویتی و برنامه‌ریزی مسیر (Path Planning)
  • 80. یادگیری تقویتی و کنترل بهینه (Optimal Control)
  • 81. یادگیری تقویتی و تشخیص الگو (Pattern Recognition)
  • 82. یادگیری تقویتی و پردازش تصویر (Image Processing)
  • 83. یادگیری تقویتی و پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
  • 84. یادگیری تقویتی و علوم داده (Data Science)
  • 85. یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (Explainable Artificial Intelligence)

📚 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.