کتاب یادگیری تقویتی برای دانشمندان داده

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 یادگیری تقویتی برای دانشمندان داده

موضوع کلی: علوم داده

موضوع میانی: یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش، حالت
  • 3. انواع الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 4. حل مسائل مارکوفی (Markov Decision Processes)
  • 5. معادله بلمن (Bellman Equation) و کاربردهای آن
  • 6. روش‌های مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 7. روش‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 8. تفاوت بین Q-Learning و Policy Gradients
  • 9. کاوش و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 10. استراتژی‌های کاوش: اپسیلون-گریدی (Epsilon-Greedy) و سافت‌مکس (Softmax)
  • 11. توابع ارزش تقریبی (Approximate Value Functions)
  • 12. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی (Deep Q-Networks - DQN)
  • 13. معماری DQN و بهینه‌سازی آن
  • 14. تجربه تکراری (Experience Replay)
  • 15. هدف‌گذاری ثابت (Fixed Q-Targets)
  • 16. پیاده‌سازی DQN با پایتون و TensorFlow/PyTorch
  • 17. مقدمه‌ای بر محیط‌های شبیه‌سازی: OpenAI Gym
  • 18. حل مسائل کلاسیک با DQN: CartPole, MountainCar
  • 19. الگوریتم‌های پیشرفته DQN: Double DQN, Dueling DQN
  • 20. الگوریتم‌های Policy Gradient پیشرفته: REINFORCE, Actor-Critic
  • 21. روش‌های Actor-Critic: A2C, A3C
  • 22. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 23. چالش‌های یادگیری تقویتی: Curse of Dimensionality
  • 24. تابع پاداش (Reward Shaping)
  • 25. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 26. کاربردهای یادگیری تقویتی در بازی‌ها: Atari, Go
  • 27. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 28. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی منابع
  • 29. یادگیری تقویتی در تجارت و امور مالی
  • 30. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 31. یادگیری تقویتی در کنترل ترافیک
  • 32. معرفی کتابخانه‌های یادگیری تقویتی: Ray RLlib, Stable Baselines3
  • 33. تنظیم هایپرمترها (Hyperparameter Tuning) در یادگیری تقویتی
  • 34. ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 35. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی
  • 36. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 37. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 38. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Reward Reinforcement Learning)
  • 39. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 40. یادگیری تقویتی متا (Meta Reinforcement Learning)
  • 41. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل (Model-Based Reinforcement Learning)
  • 42. بررسی مقالات جدید در زمینه یادگیری تقویتی
  • 43. یادگیری تقویتی و اخلاق
  • 44. یادگیری تقویتی و حریم خصوصی

📚 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.