کانال تلگرام پشتیبانی تلگرام شماره تماس پشتیبانی: 0930 395 3766
ورود ثبت نام

آموزش موضوعات پیشرفته در یادگیری تقویت عمیق (Deep Reinforcement Learning) - آخرین آپدیت

دانلود Cutting-Edge Topics in Deep Reinforcement Learning

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: بر جدیدترین پیشرفت‌ها در یادگیری تقویت عمیق، از جمله فضاهای اکشن پیوسته، روش‌های ناحیه اعتماد (Trust Region)، بهینه‌سازی جعبه سیاه و سیستم‌های چندعامله مسلط شوید. رویکردهای نوآورانه و مطالعات موردی واقعی را در مرزهای پژوهشی یادگیری تقویت (RL) کاوش کنید. این دوره به بررسی موضوعات پیشرفته‌ای مانند کنترل پیوسته، بهینه‌سازی سیاست ناحیه اعتماد، استراتژی‌های اکتشاف پیشرفته و یادگیری تقویت با بازخورد انسانی می‌پردازد. یادگیرندگان کاربردهای سطح بالا مانند AlphaGo Zero و MuZero و همچنین RL برای بهینه‌سازی گسسته و محیط‌های چندعامله را بررسی خواهند کرد. با درگیر شدن با این مباحث پیشرفته، درک جامعی از چشم‌انداز فعلی و مسیرهای آینده یادگیری تقویت عمیق به دست خواهید آورد. این دوره مفاهیم پیچیده را از طریق توضیحات قابل فهم و مثال‌های کاربردی ارائه می‌دهد و یادگیرندگان را در مسیر آخرین تحقیقات و پیاده‌سازی آن‌ها راهنمایی می‌کند. تأکید بر درک انگیزه‌ها و مکانیسم‌های پشت هر تکنیک است تا هم عمق و هم وسعت دانش تقویت شود. این دوره برای یادگیرندگانی که دانش پایه‌ای از RL دارند طراحی شده است و تخصص شما را عمیق‌تر کرده و شما را برای پیاده‌سازی عملی در تحقیقات پیشرفته و کاربردهای صنعتی آماده می‌کند. این دوره بخش سوم از یک مجموعه تخصصی سه course ای است که برای ارائه یک مسیر یادگیری جامع در یادگیری تقویت طراحی شده است. اگرچه این دوره به تنهایی ارزش بسیار بالایی دارد، اما یادگیرندگانی که به دنبال پیشرفت عمیق هستند، ممکن است از تکمیل کل مجموعه تخصصی بهره‌مند شوند.
سرفصل ها و درس ها

فضای اکشن پیوسته Continuous Action Space

  • مرور کلی Overview

روش‌های ناحیه اعتماد Trust Region Methods

  • مرور کلی Overview

بهینه‌سازی‌های جعبه سیاه در RL Black-Box Optimizations in RL

  • مرور کلی Overview

اکتشاف پیشرفته Advanced Exploration

  • مرور کلی Overview

یادگیری تقویت با بازخورد انسانی Reinforcement Learning with Human Feedback

  • مرور کلی Overview

آلفاگو زیرو و موژرو (AlphaGo Zero and MuZero) AlphaGo Zero and MuZero

  • مرور کلی Overview

یادگیری تقویت در بهینه‌سازی گسسته RL in Discrete Optimization

  • مرور کلی Overview

یادگیری تقویت چندعامله Multi-Agent RL

  • مرور کلی Overview

آموزش آشنایی با پردازش تصویر

آموزش آشنایی با پردازش تصویر

دانلود Introduction to Image Processing

آموزش AutoML: مدل های آماده تولید را به سرعت بسازید!

آموزش AutoML: مدل های آماده تولید را به سرعت بسازید!

AutoML: Build Production-Ready Models Quickly!

آموزش چشم انداز کامپیوتر برای دانشمندان داده

آموزش چشم انداز کامپیوتر برای دانشمندان داده

Computer Vision for Data Scientists

نمایش نظرات

آموزش موضوعات پیشرفته در یادگیری تقویت عمیق (Deep Reinforcement Learning)
جزییات دوره
7h 11m
8
(آخرین آپدیت)
44
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft

https://donyad.com/d/a89c4c

جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده

Model Optimization Artificial Neural Networks Machine Learning Methods Fine-tuning Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML) Machine Learning Algorithms Data Analysis Reinforcement Learning Model Training Deep Learning Agentic systems Machine Learning بهینه‌سازی مدل شبکه‌های عصبی مصنوعی روش‌های یادگیری ماشین تنظیم دقیق (Fine-tuning) هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML) الگوریتم‌های یادگیری ماشین تحلیل داده‌ها یادگیری تقویت آموزش مدل یادگیری عمیق سیستم‌های عاملی (Agentic systems) یادگیری ماشین