یادگیری تقویتی یکی از جذابترین شاخههای هوش مصنوعیه که این روزها تو صنایع مختلف داره انقلابی به پا میکنه. این دوره بهتون یاد میده چطور سیستمهایی بسازید که از تجربیاتشون یاد بگیرن و روزبهروز عملکرد بهتری داشته باشن.
چرا این دوره رو انتخاب کنم؟ 🤔
ترکیب عالی تئوری و عمل
آموزش پروژهمحور با...
یادگیری تقویتی یکی از جذابترین شاخههای هوش مصنوعیه که این روزها تو صنایع مختلف داره انقلابی به پا میکنه. این دوره بهتون یاد میده چطور سیستمهایی بسازید که از تجربیاتشون یاد بگیرن و روزبهروز عملکرد بهتری داشته باشن.
چرا این دوره رو انتخاب کنم؟ 🤔
ترکیب عالی تئوری و عمل
آموزش پروژهمحور با مثالهای واقعی
پوشش کامل مباحث از پایه تا پیشرفته
مناسب برای دانشجوها و حرفهایها
سرفصلهای دوره 📚
فصل
عنوان
تعداد جلسات
مدت زمان
1
آشنایی با یادگیری تقویتی
3 جلسه
23 دقیقه
2
مسئله راهزن چنددست
6 جلسه
50 دقیقه
3
تعاریف یادگیری تقویتی
7 جلسه
57 دقیقه
4
برنامهنویسی پویا
7 جلسه
45 دقیقه
5
روشهای مبتنی بر جدول
17 جلسه
2 ساعت و 4 دقیقه
6
استفاده از تخمینگر
11 جلسه
1 ساعت و 54 دقیقه
7
Policy Gradient
9 جلسه
1 ساعت و 14 دقیقه
8
پروژه پایانی
1 جلسه
-
این دوره برای چه کسانی مناسبه؟ 👥
دانشجوهای هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر
توسعهدهندههایی که میخوان وارد حوزه RL بشن
پژوهشگران علاقهمند به یادگیری ماشین
کسایی که دوست دارن ربات یا بازی هوشمند بسازن
بعد از این دوره چی یاد میگیرید؟ 🎯
پیادهسازی الگوریتمهای معروف RL مثل Q-learning
کار با کتابخانه gym
ساخت مدلهای Deep Q-learning
پیادهسازی Policy Gradient
حل مسائل واقعی با یادگیری تقویتی
تخفیف ویژه: این دوره با شرایط استثنایی در دسترس قرار گرفته که فرصت مناسبی برای شروع یادگیریه.
کاربردهای یادگیری تقویتی در دنیای واقعی 🌍
یادگیری تقویتی توی این حوزهها کاربرد داره:
رباتیک: آموزش رباتها برای انجام کارهای پیچیده
بازیها: ساخت هوش مصنوعی برای بازیهای کامپیوتری
پزشکی: کشف درمانهای جدید و شخصی سازی شده
خودروهای خودران: بهبود تصمیمگیری در شرایط مختلف رانندگی
تفاوت RL با سایر روشهای یادگیری ماشین ⚖️
برخلاف یادگیری نظارت شده که نیاز به داده برچسب خورده داره، در RL سیستم با آزمون و خطا یاد میگیره. مثل بچهای که راه رفتن رو تجربه می کنه، مدل هم با دریافت پاداش برای رفتارهای درست، کم کم بهتر میشه.
نمونه پروژه: آموزش یک عامل برای بازی 🎮
تو یه تمرین جالب این دوره، یه عامل رو آموزش میدیم که بتونه توی محیط بازی تصمیمات بهینه بگیره. اولش ممکنه کلی اشتباه کنه، اما کم کم یاد میگیره چطور امتیاز بیشتری کسب کنه.
