اکسپرس 24
کتاب استراتژی‌های تجربه تکراری در یادگیری Q: از تئوری تا پیاده‌سازی

کتاب استراتژی‌های تجربه تکراری در یادگیری Q: از تئوری تا پیاده‌سازی

تگ‌ها: AI Deep Learning Deep Q-Networks DQN Experience Replay machine learning Prioritized Experience Replay Q-Learning reinforcement learning الگوریتم یادگیری تقویتی حافظه تجربه رباتیک هوش مصنوعی 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 استراتژی‌های تجربه تکراری در یادگیری Q: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی

موضوع میانی: الگوریتم‌های یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و Q-Learning
  • 2. آشنایی با مفهوم Experience Replay (تکرار تجربه)
  • 3. چرا به Experience Replay نیاز داریم؟ (مشکلات یادگیری ترتیبی)
  • 4. بررسی انواع حافظه‌های تجربه (Experience Memory)
  • 5. حافظه تجربه ساده (Simple Replay Buffer)
  • 6. پیاده‌سازی حافظه تجربه ساده با پایتون
  • 7. نحوه نمونه‌برداری از حافظه تجربه
  • 8. اهمیت نمونه‌برداری تصادفی در Experience Replay
  • 9. تأثیر اندازه حافظه تجربه بر عملکرد Q-Learning
  • 10. بررسی الگوریتم Prioritized Experience Replay
  • 11. مفهوم اولویت‌بندی تجربیات
  • 12. پیاده‌سازی Prioritized Experience Replay با پایتون
  • 13. نحوه محاسبه اولویت‌ها در Prioritized Experience Replay
  • 14. مزایای Prioritized Experience Replay نسبت به روش ساده
  • 15. آشنایی با الگوریتم Proportional Prioritized Experience Replay
  • 16. بررسی الگوریتم‌های دیگر مبتنی بر اولویت‌بندی
  • 17. چالش‌های پیاده‌سازی Prioritized Experience Replay
  • 18. استفاده از حافظه تجربه برای آموزش شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Q-Networks)
  • 19. تکنیک‌های بهبود پایداری آموزش با Experience Replay
  • 20. مقدمه‌ای بر Distributed Experience Replay
  • 21. مزایای استفاده از Distributed Experience Replay
  • 22. آشنایی با مفهوم Hindsight Experience Replay (HER)
  • 23. کاربردهای HER در محیط‌های با پاداش پراکنده
  • 24. پیاده‌سازی HER در محیط‌های ساده
  • 25. مقایسه و ارزیابی روش‌های مختلف Experience Replay
  • 26. انتخاب روش مناسب Experience Replay برای مسئله مورد نظر
  • 27. تنظیم پارامترهای Experience Replay (اندازه بافر، نرخ یادگیری، اولویت‌بندی)
  • 28. تحلیل حساسیت عملکرد Q-Learning به پارامترهای Experience Replay
  • 29. بررسی کاربردهای Experience Replay در رباتیک
  • 30. استفاده از Experience Replay در بازی‌های ویدئویی
  • 31. چالش‌های استفاده از Experience Replay در محیط‌های واقعی
  • 32. آینده Experience Replay و تحقیقات جاری
  • 33. بهینه‌سازی حافظه تجربه برای مسائل بزرگ‌مقیاس
  • 34. استفاده از Experience Replay در یادگیری چندعامله
  • 35. Experience Replay و یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 36. تکنیک‌های فشرده‌سازی حافظه تجربه
  • 37. Experience Replay در یادگیری تقویتی آفلاین
  • 38. بررسی معماری‌های حافظه تجربه پیشرفته
  • 39. استفاده از Experience Replay برای کاهش واریانس در Q-Learning
  • 40. مقایسه Experience Replay با روش‌های دیگر کاهش واریانس
  • 41. آشنایی با مفهوم Off-Policy Correction
  • 42. کاربردهای Off-Policy Correction در Experience Replay
  • 43. بررسی روش‌های پیشرفته نمونه‌برداری (importance sampling)
  • 44. تجزیه و تحلیل داده‌های حافظه تجربه
  • 45. ابزارهای تجسم‌سازی داده‌های حافظه تجربه
  • 46. بهینه‌سازی کد پیاده‌سازی Experience Replay
  • 47. اشتباهات رایج در پیاده‌سازی Experience Replay و نحوه رفع آنها

📚 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.