کتاب بهبود یکنواخت در یادگیری تقویتی: تئوری و کاربرد

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 بهبود یکنواخت در یادگیری تقویتی: تئوری و کاربرد

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و چالش‌های آن
  • 2. مفهوم بهبود یکنواخت (Monotonic Improvement)
  • 3. اهمیت بهبود یکنواخت در الگوریتم‌های RL
  • 4. بررسی انواع سیاست‌ها در یادگیری تقویتی
  • 5. سیاست‌های قطعی در مقابل سیاست‌های احتمالی
  • 6. تابع ارزش و تابع Q: مبانی و ارتباط با بهبود یکنواخت
  • 7. تفاوت بین Policy Evaluation و Policy Improvement
  • 8. الگوریتم‌های Policy Iteration و Value Iteration
  • 9. روش‌های نمونه‌برداری مونت‌کارلو در یادگیری تقویتی
  • 10. تقویت یادگیری زمانی (Temporal Difference Learning)
  • 11. Q-Learning و SARSA: مقایسه و تحلیل
  • 12. Deep Q-Network (DQN) و نقش بهبود یکنواخت در آن
  • 13. چالش‌های پایداری در DQN و راه‌حل‌های بهبود یکنواخت
  • 14. Double DQN و Dueling DQN: بهبود عملکرد DQN
  • 15. Prioritized Experience Replay و تاثیر آن بر یادگیری
  • 16. روش‌های اکتشاف (Exploration) در یادگیری تقویتی
  • 17. ε-Greedy Exploration و UCB (Upper Confidence Bound)
  • 18. روش‌های مبتنی بر Policy Gradient
  • 19. REINFORCE و Actor-Critic Methods
  • 20. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 21. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 22. بهبود یکنواخت در محیط‌های پیوسته
  • 23. Continuous Action Spaces و Gaussian Policies
  • 24. Deterministic Policy Gradient (DPG)
  • 25. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 26. Twin Delayed DDPG (TD3)
  • 27. Soft Actor-Critic (SAC)
  • 28. کاربرد بهبود یکنواخت در رباتیک
  • 29. یادگیری تقویتی برای کنترل ربات
  • 30. چالش‌های یادگیری تقویتی در دنیای واقعی
  • 31. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی
  • 32. Meta-Learning و یادگیری سریع در RL
  • 33. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 34. استفاده از بهبود یکنواخت برای هماهنگی عوامل
  • 35. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 36. چالش‌های یادگیری از داده‌های ثابت
  • 37. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 38. محدودیت‌های ایمنی و روش‌های گنجاندن آن‌ها در RL
  • 39. تفسیرپذیری در یادگیری تقویتی
  • 40. روش‌های نمایش و درک سیاست‌های RL
  • 41. آینده یادگیری تقویتی و بهبود یکنواخت

📚 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.