مبانی یادگیری تقویتی

مدرس Khaulat Abdulhakeem

انتشار 2021/01/22

به‌روز‌رسانی 2024/01/08

مدت زمان 44m 29s

سطح متوسط

فایل تمرینی ندارد

آموزش Reinforcement Learning Foundations

نوآوری‌ها در امور مالی، بهداشت، رباتیک و بخش‌های مختلف دیگر با یادگیری تقویتی (RL) امکان‌پذیر شده‌اند که شامل آموزش ماشین‌ها برای یادگیری از محیطشان می‌شود. بسیاری از شرکت های برتر فناوری سرمایه گذاری زیادی در این زمینه انجام می دهند. در این دوره، مربی خلعت عبدالحکیم به شما کمک می کند تا اصول اولیه این مهارت نسبتا جدید، اما ارزشمند را بیاموزید. با اصطلاحات کلیدی مورد استفاده در RL، نحوه ایفای نقش اصلی RL در پیشرفت هوش مصنوعی و انواع مشکلاتی که می توانید از RL برای حل آنها استفاده کنید، آشنا شوید. Khaulat به شما نشان می دهد که چگونه مشکلات یادگیری تقویتی را تعریف و نشان دهید. او همچنین به الگوریتم‌های RL، از جمله مونت کارلو و روش‌های تفاوت زمانی می‌پردازد. به علاوه، او به بررسی RL عمیق و چند عاملی می‌پردازد، همچنین نحوه عملکرد یادگیری معکوس و چگونگی کمک به عوامل یادگیری با تقلید را بررسی می‌کند.

Machine Learning Reinforcement Learning

Introduction

Reinforcement learning in a nutshell ()

1. Getting Started with Reinforcement Learning

Terms in reinforcement learning ()

A basic RL problem ()

Markov decision process ()

A basic RL solution ()

2. Reinforcement Learning Algorithms

Monte Carlo method ()

Temporal difference methods ()

Other RL algorithms ()

3. Monte Carlo Method

The setting ()

Exploration and exploitation ()

Monte Carlo prediction ()

First visit and every visit MC prediction ()

Monte Carlo control ()

Additional modifications ()

4. Temporal Difference Methods

The setting ()

SARSA ()

SARSAMAX (Q-learning) ()

Expected SARSA ()

5. Modified Forms of Reinforcement

Deep reinforcement learning ()

Multi-agent reinforcement learning ()

Inverse reinforcement learning ()

Conclusion

Your reinforcement learning journey ()

دانلود فایل فشرده

با توجه به امکانات آموزش و همچنین امکانات بسته انتخاب شده لینک دانلود فایل فشرده آماده خواهد شد. با در نظر داشتن این شرایط لطفا بسته مورد نظر خود را انتخاب کرده و روی دکمه درخواست لینک دانلود کلیک کنید

در حال به روزرسانی اطلاعات

درخواست لینک دانلود

در حال به روزرسانی اطلاعات

لطفا قبل از فعالسازی لینک دانلود به موارد زیر توجه کنید:

پسورد فایل‌های فشرده است.
لینک‌های آماده شده تا 8 روز پس از فعالسازی منقضی خواهند شد.
حجم فایل‌ها تخمینی هستند.
در صورتی که لینک دانلود تا 15دقیقه پس از درخواست آماده نشد، از بخش پشتیبانی پیگیری نمایید.

مسیرهای یادگیری آموزش مبانی یادگیری تقویتی

یکی از مهمترین مشکلات افرادی که از آموزش های آنلاین استفاده می‌ کنند این است به دلیل تعداد زیاد این آموزش ها، کاربر دچار سردرگمی شده و نمی داند از کدام آموزش بهتر است شروع کند و یا با کدام آموزش ها مهارت های خود را ارتقا دهد. داشتن یک برنامه آموزشی گام به گام میتواند کاربران را از این مشکلات رها کند. در واقع مسیرهای یادگیری مجموعه ای از آموزش ها هستند که به ترتیب اولویت در کنار هم قرار گرفته اند تا کاربران را از این سردرگمی ها نجات دهند. این مسیرها در موضوعات مختلفی دسته بندی شده‌اند که در زیر، لیستی از همه دسته بندی مسیرهایی که توسط سایت لیندا ارائه شده اند را می توانید مشاهده کنید.

آموزش Reinforcement Learning Foundations در 4 مسیر آموزشی قرار دارد. تخصص مورد نظر خود را انتخاب کنید، با مسیر یادگیری آن همراه شوید و حرفه ای شوید.

آیا آماده‌اید تا مهارت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی خود را به سطح بعدی ببرید؟ این مسیر یادگیری جامع شما را با دانش و ابزارهایی برای پیشرفت در این زمینه مجهز می کند. نحوه استفاده از داده ها، ساخت و بهینه سازی مدل ها و مدیریت عملیات هوش مصنوعی را بیاموزید. یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی و GAN ها را کاوش کنید. برای ایجاد راه حل های تاثیرگذار هوش مصنوعی و ایجاد نوآوری، تخصص را به دست آورید. سفر خود را برای تبدیل شدن به یک متخصص هوش مصنوعی از امروز شروع کنید.

آموزش مبانی یادگیری تقویتی ، ایستگاه شماره 3 در مسیر یادگیری مهارت های خود را در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی ارتقا دهید ، است.

مسیر یادگیری مهارت های خود را در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی ارتقا دهید

با این مسیر یادگیری جامع، دنیای پیشرفته یادگیری عمیق و شبکه های عصبی را کاوش کنید. با استفاده از فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی، مدل‌های عصبی عمیق را بسازید و بهینه کنید. در مورد شبکه های متخاصم مولد (GAN) و شبکه های متخاصم مولد عمیق (DCGAN) بیاموزید. با ابزارهایی مانند GitHub Codespace و Google Colab تجربه عملی به دست آورید. امروز شروع کنید تا تخصص خود را عمیق تر کنید و رشد حرفه ای خود را تسریع کنید!

آموزش مبانی یادگیری تقویتی ، ایستگاه شماره 11 در مسیر یادگیری مهارت های خود را در یادگیری عمیق و شبکه های عصبی ارتقا دهید ، است.

مسیر یادگیری مهارت های خود را در یادگیری عمیق و شبکه های عصبی ارتقا دهید

در صنعتی که به سرعت در حال گسترش است، مهندسان یادگیری ماشین نقش حیاتی در طراحی و ایجاد الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ساخت راه‌حل‌های یادگیری ماشین دارند. در این مسیر یادگیری، شما اصول اولیه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را کشف خواهید کرد و سپس با ساختن اپلیکیشن‌های یادگیری ماشینی و آموزش شبکه‌های عصبی خود، به سمت یک رویکرد عملی حرکت خواهید کرد. دانش موجود از پایتون توصیه می شود.

آموزش مبانی یادگیری تقویتی ، ایستگاه شماره 6 در مسیر یادگیری اصول اولیه برای تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین ، است.

مسیر یادگیری اصول اولیه برای تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین

با این مسیر یادگیری جامع وارد حوزه پویا هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شوید. در حین تسلط بر ابزارهایی مانند Python، OpenCV، PyTorch و Keras، بینش های ضروری را در مورد پردازش تصویر، یادگیری تقویتی و شبکه های عصبی به دست آورید. الگوریتم‌های قدرتمند را پیاده‌سازی کنید، مدل‌های یادگیری ماشینی کارآمد بسازید و فناوری‌های نوآورانه را در بخش‌های مختلف اعمال کنید. برای تبدیل شدن به یک مهندس ماهر یادگیری ماشین یا دانشمند داده، ارتقاء مهارت را از امروز شروع کنید.

آموزش مبانی یادگیری تقویتی ، ایستگاه شماره 5 در مسیر یادگیری شروع کار با هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی ، است.