کتاب مبانی یادگیری تقویتی با تنسورفلو برای متخصصان

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی یادگیری تقویتی با تنسورفلو برای متخصصان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت شده
  • 5. یادگیری بدون نظارت
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. مقدمه‌ای بر تنسورفلو
  • 8. نصب و پیکربندی تنسورفلو
  • 9. مفاهیم پایه تنسورفلو
  • 10. تنسورها در تنسورفلو
  • 11. عملیات پایه تنسورفلو
  • 12. گراف‌های محاسباتی
  • 13. جلسات (Sessions) در تنسورفلو
  • 14. متغیرها (Variables) در تنسورفلو
  • 15. placeholders در تنسورفلو
  • 16. تابع هزینه (Loss Functions)
  • 17. بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 18. گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 19. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 20. نورون‌های مصنوعی
  • 21. توابع فعال‌سازی
  • 22. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 23. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 24. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 25. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 26. رگولاریزاسیون (Regularization)
  • 27. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
  • 28. لایه کانولوشن
  • 29. لایه پولینگ
  • 30. معماری‌های معروف CNN
  • 31. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 32. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 33. سلول‌های حافظه بلند کوتاه (LSTM)
  • 34. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 35. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 36. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 37. عناصر یادگیری تقویتی
  • 38. عامل (Agent)
  • 39. محیط (Environment)
  • 40. حالت (State)
  • 41. عمل (Action)
  • 42. پاداش (Reward)
  • 43. سیاست (Policy)
  • 44. تابع ارزش (Value Function)
  • 45. مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 46. فرمول بلمن (Bellman Equation)
  • 47. یادگیری آفلاین در مقابل یادگیری آنلاین
  • 48. روش‌های ارزش‌محور (Value-Based Methods)
  • 49. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 50. یادگیری Q عمیق (Deep Q-Learning - DQN)
  • 51. شبکه‌های DQN
  • 52. بهبودهای DQN
  • 53. روش‌های سیاست‌محور (Policy-Based Methods)
  • 54. گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 55. روش Actor-Critic
  • 56. یادگیری تقویتی در تنسورفلو
  • 57. پیاده‌سازی DQN با تنسورفلو
  • 58. پیاده‌سازی Actor-Critic با تنسورفلو
  • 59. بازی‌های Atari با یادگیری تقویتی
  • 60. محیط‌های Gym OpenAI
  • 61. پیاده‌سازی یک عامل DQN برای بازی Pong
  • 62. پیاده‌سازی یک عامل Actor-Critic برای بازی CartPole
  • 63. تنظیمات پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 64. اکتشاف در مقابل بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 65. تکنیک‌های اکتشاف
  • 66. کاهش نویز در یادگیری تقویتی
  • 67. آموزش توزیع شده در یادگیری تقویتی
  • 68. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 69. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 70. حریم خصوصی و داده‌ها
  • 71. عدالت و سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 72. تفسیرپذیری در هوش مصنوعی
  • 73. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای متخصصان
  • 74. شبکه‌های عصبی عمیق و کاربردهای آن
  • 75. تکنیک‌های پیشرفته در شبکه‌های عصبی
  • 76. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 77. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 78. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
  • 79. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
  • 80. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 81. معماری‌های GAN
  • 82. کاربرد GANها
  • 83. یادگیری تقویتی عمیق در رباتیک
  • 84. کنترل ربات با یادگیری تقویتی
  • 85. یادگیری حرکات رباتیک
  • 86. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سیستم‌ها
  • 87. بهینه‌سازی زمان‌بندی
  • 88. بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 89. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 90. توصیه‌گرهای تعاملی
  • 91. یادگیری تقویتی برای پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 92. تولید متن با یادگیری تقویتی
  • 93. ترجمه ماشینی با یادگیری تقویتی
  • 94. یادگیری تقویتی برای تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 95. پیش‌بینی قیمت سهام
  • 96. تشخیص ناهنجاری در داده‌ها
  • 97. مباحث پیشرفته در تنسورفلو
  • 98. TensorFlow Extended (TFX)
  • 99. TensorFlow Lite
  • 100. TensorFlow.js

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.