لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش مبانی یادگیری تقویت شده (Reinforcement Learning)
- آخرین آپدیت
دانلود Fundamental of Reinforcement Training
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
این دوره آموزشی جامع و مناسب برای مبتدیان در زمینه یادگیری تقویت شده (RL)، شما را با دانش بنیادی و کاربردی مورد نیاز برای درک و پیادهسازی مفاهیم کلیدی RL در سناریوهای واقعی آشنا میکند. در ابتدای مسیر، با تعریف یادگیری تقویت شده، اهمیت آن و تفاوتهایش با یادگیری نظارت شده (Supervised) و بدون نظارت (Unsupervised) آشنا خواهید شد. همچنین اصطلاحات ضروری و اصول هستهای این حوزه را از طریق مثالهای ملموس فرا میگیرید. سپس با بررسی عمیق مکانیسمهای تصمیمگیری از طریق فرآیند تصمیمگیری مارکوف (MDP) که ستون فقرات RL است، دانش خود را ارتقا میدهید. در نهایت، با مشاهده دموهای گامبهگام، تجربه عملی در مورد نحوه تعامل عاملها (Agents) با محیط برای یادگیری رفتارهای بهینه کسب خواهید کرد.
برای موفقیت در این دوره، به هیچ پیشنیاز خاصی نیاز نیست. این دوره برای دانشجویان، متقاضیان متخصص شدن در حوزه هوش مصنوعی و علاقهمندان به یادگیری ماشین ایدهآل است.
در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:
- مفهوم یادگیری تقویت شده و نحوه عملکرد آن را درک کنید
- تفاوتهای RL را با یادگیری نظارت شده و بدون نظارت تشخیص دهید
- مفاهیم کلیدی RL مانند MDP را در سیستمهای تصمیمگیری به کار ببرید
- سناریوهای دنیای واقعی را از طریق دموهای هدایت شده یادگیری تقویت شده تحلیل کنید
این دوره برای مهندسان آینده هوش مصنوعی، متخصصین ML و حرفهایهای علم داده طراحی شده است.
سرفصل ها و درس ها
مبانی یادگیری تقویت شده
Foundations of Reinforcement Learning
نمایش نظرات