یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی یکی از شاخه‌های پیشرفته و هیجان‌انگیز هوش مصنوعی است که به ماشین این امکان را می‌دهد تا از طریق تجربه و تعامل با محیط اطراف خود یاد بگیرد. این روش یادگیری بر پایه اصول تقویت و پاداش استوار است و هدف آن بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در طول زمان است. در این دوره، ما از زبان برنامه‌نویسی پایتون برای آموزش و پیاده‌سازی مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی استفاده خواهیم کرد، زیرا پایتون به دلیل کتابخانه‌های قدرتمند و جامعه بزرگ توسعه‌دهندگان خود، یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها در حوزه هوش مصنوعی است.
در طول این دوره، شرکت‌کنندگان با مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی از جمله سیاست‌ها، توابع ارزش، پاداش، و محیط‌های یادگیری آشنا خواهند شد. ما نحوه طراحی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مانند Q-Learning و Deep Q-Networks (DQN) را بررسی کرده و آن‌ها را در پروژه‌های عملی به کار خواهیم بست.
کاربردهای یادگیری تقویتی بسیار گسترده است و شامل حوزه‌هایی مانند بازی‌های رایانه‌ای، رباتیک، تجارت الگوریتمی، مدیریت منابع در شبکه‌ها، بهینه‌سازی ترافیک و بسیاری موارد دیگر می‌شود. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا درک عمیقی از نحوه استفاده و اجرای یادگیری تقویتی در مسائل واقعی پیدا کنند و آن‌ها را برای ایجاد راه‌حل‌های نوآورانه در زمینه‌های مختلف آماده می‌سازد.
با پیشرفت در این دوره، شرکت‌کنندگان مهارت‌های لازم برای مدل‌سازی مسائل پیچیده، طراحی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی و تحلیل نتایج به دست آمده را کسب خواهند کرد. هدف این دوره ارائه دانش و ابزارهای لازم برای توسعه راه‌حل‌های یادگیری تقویتی در پروژه‌های واقعی و مواجهه با چالش‌های جدید در این
حوزه پویا است.
سر فصل ها:
-
1 مقدمات یادگیری تقویتی-مفاهیم اصلی
- 1-1- معرفی یادگیری تقویتی و اجزای کلیدی: عامل، محیط، پاداش
- 2-1- فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP) و توابع ارزش
-
2 مقدمات یادگیری تقویتی-الگوریتم‌های اصلی
- 1-2- Q-Learning: مفهوم، الگوریتم، مثال‌های کاربردی
- 2-2- SARSA (State-Action-Reward-State-Action): تفاوت‌ها با Q-Learning، کاربردها
-
3 مقدمات یادگیری تقویتی-سیاست‌های یادگیری
- 1-3- سیاست‌های حریصانه و غیرحریصانه
- 2-3- اکتشاف در مقابل بهره‌برداری: ε-greedy، UCB
-
4 کاربردهای یادگیری تقویتی-بازی‌ها
- 1-4- استفاده از یادگیری تقویتی در بازی‌های کامپیوتری و تخته‌ای
- 2-4- مطالعه موردی: AlphaGo
-
5 کاربردهای یادگیری تقویتی-رباتیک
- 1-5- کنترل ربات‌ها با استفاده از یادگیری تقویتی
- 2-5- ناوبری و تعامل با محیط
-
6 کاربردهای یادگیری تقویتی-بهینه‌سازی سیستم‌ها
- 1-6- مدیریت منابع در شبکه‌ها
- 2-6- تخصیص تبلیغات و قیمت‌گذاری
-
7 تکنیک‌های پیشرفته-یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
- 1-7- ترکیب یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی عمیق
- 2-7- معرفی DQN (Deep Q-Network) و معماری‌های پیشرفته‌تر مانند DDQN، Dueling DQN
-
8 تکنیک‌های پیشرفته-یادگیری تقویتی چندعاملی
- 1-8- مفاهیم اصلی یادگیری تقویتی چندعاملی
- 2-8- کاربردها و چالش‌ها
-
9 تکنیک‌های پیشرفته-تکنیک‌های پایدارسازی و بهینه‌سازی
- 1-9- روش‌های کاهش نوسانات در آموزش
- 2-9- استفاده از تکنیک‌های Regularization و Normalization
My name is Seyed Ali Hosseini and I am a PhD candidate in software engineering at the Islamic Azad University of Qazvin (Barajin) branch. I also have five years of teaching experience at the Islamic Azad University of Sanandaj branch and have worked on data science projects in several different companies.
مهارتها
Data science
Mobile computing
Network+
CCNA
