لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش مبانی یادگیری تقویتشده (Reinforcement Learning)
- آخرین آپدیت
دانلود Fundamentals of Reinforcement Learning
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
یادگیری تقویتشده (RL) زیرمجموعهای از یادگیری ماشین است که به عنوان یک چارچوب کلی برای تصمیمگیری خودکار و هوش مصنوعی شناخته میشود. این دوره شما را با تکنیکهای یادگیری آماری آشنا میکند که در آن یک عامل (Agent) به طور صریح اقداماتی را انجام داده و با محیط اطراف خود تعامل میکند. امروزه با افزایش علاقه شرکتها به عوامل تعاملی و تصمیمگیری هوشمند، درک اهمیت و چالشهای یادگیری برای عواملی که تصمیم میگیرند، حیاتی است.
این دوره مبانی یادگیری تقویتشده را به شما آموزش میدهد. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:
- مسائل را به صورت فرآیندهای تصمیمگیری مارکوف (MDP) فرموله کنید
- روشهای پایه اکتشاف و توازن بین اکتشاف و بهرهبرداری (Exploration/Exploitation Tradeoff) را درک کنید
- توابع مقدار (Value Functions) را به عنوان ابزاری کلی برای تصمیمگیری بهینه بشناسید
- نحوه پیادهسازی برنامهنویسی پویا (Dynamic Programming) را به عنوان یک رویکرد حل بهینه برای مسائل کنترل صنعتی یاد بگیرید
این دوره مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتشده و الگوریتمهای کلاسیک و مدرن RL را آموزش میدهد. پس از تکمیل این دوره، شما میتوانید استفاده از RL را برای مسائل واقعی که در آنها MDP تعریف شده یا قابل تعریف است، آغاز کنید.
این اولین دوره از تخصص یادگیری تقویتشده است.
سرفصل ها و درس ها
به دوره خوش آمدید!
Welcome to the Course!
معرفی تخصص
Specialization Introduction
معرفی دوره
Course Introduction
آشنایی با مدرسان
Meet your instructors!
نقشه راه تخصص شما
Your Specialization Roadmap
مقدمهای بر تصمیمگیری متوالی
An Introduction to Sequential Decision-Making
تصمیمگیری متوالی با بازخورد ارزیابی
Sequential Decision Making with Evaluative Feedback
نمایش نظرات