اکسپرس 24
کتاب آموزش عوامل هوشمند با استفاده از محیط‌های شبیه‌سازی Gym و PettingZoo

کتاب آموزش عوامل هوشمند با استفاده از محیط‌های شبیه‌سازی Gym و PettingZoo

تگ‌ها: Gym PettingZoo الگوریتم یادگیری برنامه‌نویسی هوش مصنوعی توسعه عامل شبیه‌سازی عامل هوشمند هوش مصنوعی هوش مصنوعی ایران 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 آموزش عوامل هوشمند با استفاده از محیط‌های شبیه‌سازی Gym و PettingZoo

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی

موضوع میانی: توسعه و آموزش عوامل هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی
  • 4. محیط‌های شبیه‌سازی در یادگیری تقویتی
  • 5. معرفی Gym به عنوان یک ابزار شبیه‌سازی
  • 6. نصب و راه‌اندازی Gym
  • 7. محیط‌های پایه در Gym
  • 8. آشنایی با فضای حالت و فضای عمل
  • 9. پاداش و تابع پاداش در یادگیری تقویتی
  • 10. سیاست‌گذاری (Policy) در یادگیری تقویتی
  • 11. ارزش‌گذاری (Value Function) در یادگیری تقویتی
  • 12. روش‌های حل مسائل یادگیری تقویتی
  • 13. روش‌های مبتنی بر ارزش (Value-Based Methods)
  • 14. روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods)
  • 15. روش Q-learning
  • 16. پیاده‌سازی Q-learning در Gym
  • 17. روش SARSA
  • 18. پیاده‌سازی SARSA در Gym
  • 19. مقایسه Q-learning و SARSA
  • 20. روش‌های مبتنی بر مدل (Model-Based Methods)
  • 21. معرفی PettingZoo برای یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 22. نصب و راه‌اندازی PettingZoo
  • 23. محیط‌های چندعاملی در PettingZoo
  • 24. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 25. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 26. روش‌های حل مسائل یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 27. استراتژی‌های همکاری در محیط‌های چندعاملی
  • 28. استراتژی‌های رقابت در محیط‌های چندعاملی
  • 29. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعاملی با PettingZoo
  • 30. آشنایی با الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری تقویتی
  • 31. الگوریتم Deep Q-Network (DQN)
  • 32. پیاده‌سازی DQN در Gym
  • 33. الگوریتم Policy Gradient
  • 34. پیاده‌سازی Policy Gradient در Gym
  • 35. الگوریتم Actor-Critic
  • 36. پیاده‌سازی Actor-Critic در Gym
  • 37. بهینه‌سازی یادگیری تقویتی
  • 38. تنظیم هایپرپارامترها
  • 39. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration)
  • 40. تکنیک‌های بهره‌برداری (Exploitation)
  • 41. استفاده از حافظه تجربی (Experience Replay)
  • 42. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 43. کنترل ربات با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 44. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 45. استفاده از یادگیری تقویتی در بازی‌های Atari
  • 46. یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک
  • 47. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 48. بهینه‌سازی مصرف انرژی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 49. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه گر
  • 50. پیشنهاد محصولات و خدمات با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 51. یادگیری تقویتی در شبکه‌های عصبی
  • 52. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تقریب توابع ارزش و سیاست
  • 53. یادگیری تقویتی انتقال (Transfer Learning)
  • 54. استفاده از دانش آموخته شده در محیط‌های مختلف
  • 55. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 56. تقسیم مسائل پیچیده به زیرمسائل ساده‌تر
  • 57. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Reward)
  • 58. تکنیک‌های حل مسائل با پاداش‌های کم
  • 59. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 60. یادگیری از داده‌های جمع‌آوری شده قبلی
  • 61. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری تقویتی
  • 62. مسائل مربوط به پایداری و همگرایی
  • 63. مسائل مربوط به تعمیم‌پذیری (Generalization)
  • 64. مسائل مربوط به امنیت و اخلاق
  • 65. آینده یادگیری تقویتی
  • 66. ترندهای جدید در یادگیری تقویتی
  • 67. کاربردهای بالقوه یادگیری تقویتی در صنایع مختلف

📚 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.