اکسپرس 24
کتاب غلبه بر پاداش‌های پراکنده در یادگیری تقویتی: استراتژی‌ها و تکنیک‌ها

کتاب غلبه بر پاداش‌های پراکنده در یادگیری تقویتی: استراتژی‌ها و تکنیک‌ها

تگ‌ها: curiosity deep reinforcement learning exploration HRL IRL model-based RL offline RL reinforcement learning reward shaping RL sparse rewards اکتشاف پاداش‌های پراکنده یادگیری تقویتی 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 غلبه بر پاداش‌های پراکنده در یادگیری تقویتی: استراتژی‌ها و تکنیک‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و چالش پاداش‌های پراکنده
  • 2. چرا پاداش‌های پراکنده مشکل‌ساز هستند؟
  • 3. بررسی انواع محیط‌های با پاداش‌های پراکنده
  • 4. روش‌های اکتشافی پایه در یادگیری تقویتی
  • 5. اکتشاف تصادفی (Random Exploration)
  • 6. اکتشاف اپسیلون-حریصانه (Epsilon-Greedy Exploration)
  • 7. اکتشاف مبتنی بر امید (Optimistic Initialization)
  • 8. اکتشاف مبتنی بر شمارش (Count-Based Exploration)
  • 9. معرفی روش‌های پیشرفته اکتشاف
  • 10. اکتشاف با استفاده از نویز (Noise Injection)
  • 11. اکتشاف مبتنی بر کنجکاوی (Curiosity-Driven Exploration)
  • 12. اکتشاف با استفاده از مدل‌های محیط (Model-Based Exploration)
  • 13. شبیه‌سازی پاداش (Reward Shaping)
  • 14. اصول طراحی پاداش‌های کمکی
  • 15. چالش‌های شبیه‌سازی پاداش و راه‌های مقابله با آن‌ها
  • 16. یادگیری معکوس تقویتی (Inverse Reinforcement Learning - IRL)
  • 17. مقدمه‌ای بر IRL و کاربردهای آن
  • 18. الگوریتم‌های اصلی IRL
  • 19. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning - HRL)
  • 20. مفاهیم HRL و مزایای آن
  • 21. روش‌های ساخت سلسله مراتب در HRL
  • 22. استفاده از گزینه‌ها (Options) در HRL
  • 23. یادگیری تقویتی با حافظه (Reinforcement Learning with Memory)
  • 24. استفاده از شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) در RL
  • 25. استفاده از Transformerها در RL
  • 26. روش‌های مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 27. یادگیری مدل محیط
  • 28. برنامه‌ریزی با استفاده از مدل
  • 29. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 30. مفاهیم و کاربردهای RL آفلاین
  • 31. چالش‌های RL آفلاین و راه‌های مقابله با آن‌ها
  • 32. استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده برای آموزش RL
  • 33. روش‌های مبتنی بر تخمین (Value-Based Methods) برای پاداش‌های پراکنده
  • 34. روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods) برای پاداش‌های پراکنده
  • 35. روش‌های Actor-Critic برای پاداش‌های پراکنده
  • 36. استفاده از توابع تقریب‌زننده (Function Approximation)
  • 37. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 38. استفاده از Convolutional Neural Networks (CNNs) در RL
  • 39. استفاده از Recurrent Neural Networks (RNNs) در RL
  • 40. پیاده‌سازی عملی یک عامل RL برای یک محیط با پاداش‌های پراکنده
  • 41. بررسی یک مطالعه موردی: بازی‌های Atari
  • 42. بررسی یک مطالعه موردی: رباتیک
  • 43. بررسی یک مطالعه موردی: ناوبری
  • 44. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در RL با پاداش‌های پراکنده
  • 45. روش‌های جستجوی هایپرپارامتر
  • 46. استراتژی‌های ارزیابی عملکرد در محیط‌های با پاداش‌های پراکنده
  • 47. آینده یادگیری تقویتی و چالش‌های پیش رو

📚 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.