کتاب مبانی یادگیری تقویتی عمیق برای مهندسان و محققان

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 مبانی یادگیری تقویتی عمیق برای مهندسان و محققان

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning - DRL)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
  • 2. مروری بر یادگیری تقویتی و چالش‌های آن
  • 3. شبکه‌های عصبی عمیق: مبانی و معماری‌ها
  • 4. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 5. Q-Learning عمیق (Deep Q-Network - DQN)
  • 6. تجربه تکراری (Experience Replay)
  • 7. شبکه‌های هدف (Target Networks)
  • 8. بهینه‌سازی تابع ارزش: گرادیان کاهشی و الگوریتم‌های مرتبط
  • 9. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 10. گرادیان سیاست (Policy Gradients)
  • 11. REINFORCE: الگوریتم پایه گرادیان سیاست
  • 12. Actor-Critic Methods
  • 13. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 14. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 15. پیاده‌سازی DQN در محیط‌های ساده
  • 16. پیاده‌سازی Policy Gradient در محیط‌های ساده
  • 17. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های پیشرفته DRL
  • 18. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 19. TD3 (Twin Delayed DDPG)
  • 20. SAC (Soft Actor-Critic)
  • 21. یادگیری تقویتی خارج از سیاست (Off-Policy Learning)
  • 22. اهمیت اکتشاف در یادگیری تقویتی
  • 23. ε-Greedy Exploration
  • 24. Exploration مبتنی بر نویز
  • 25. روش‌های اکتشاف پیشرفته
  • 26. تابع پاداش (Reward Function) و طراحی آن
  • 27. شبیه‌سازی محیط و اهمیت آن در DRL
  • 28. محیط‌های آزمایشی معروف در DRL (OpenAI Gym، MuJoCo)
  • 29. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در DRL
  • 30. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در DRL
  • 31. یادگیری سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 32. چالش‌های یادگیری تقویتی عمیق: ناپایداری و همگرایی
  • 33. تنظیم هایپرپارامترها در DRL
  • 34. روش‌های کاهش واریانس در DRL
  • 35. نرمال‌سازی ورودی‌ها و خروجی‌ها
  • 36. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 37. کاربردهای DRL در رباتیک
  • 38. کاربردهای DRL در بازی‌ها
  • 39. کاربردهای DRL در مدیریت منابع
  • 40. تحلیل و تفسیر نتایج DRL
  • 41. ابزارهای توسعه DRL (TensorFlow, PyTorch)
  • 42. بهینه‌سازی کد DRL برای عملکرد بهتر
  • 43. استفاده از GPU برای آموزش DRL
  • 44. مفاهیم پیشرفته در شبکه‌های عصبی برای DRL (Convolutional، Recurrent)

📚 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.