Udemy – Deep Reinforcement Learning Projects with Python & PyTorch 2026-2

در تاریخ: 1405/07/28 12:56:44

توضیحات

Deep Reinforcement Learning Projects with Python & PyTorch دوره آموزشی ساخت پروژه‌های عملی با پایتون و PyTorch می باشد که توسط آکادمی آنلاین یودمی منتشر شده است. این دوره اصول اصلی یادگیری تقویتی را معرفی می‌کند و نشان می‌دهد شبکه‌های عصبی چگونه می‌توانند به عامل‌های هوشمند کمک کنند از تعامل با محیط‌های خود یاد بگیرند. مفاهیم ضروری مانند عامل‌ها، حالت‌ها، اقدام‌ها، پاداش‌ها، سیاست‌ها و توابع ارزش را کشف می‌کنید، همزمان با بررسی اینکه تکنیک‌های یادگیری عمیق چگونه از تصمیم‌گیری در مسائل پیچیده پشتیبانی می‌کنند. یاد می‌گیرید چگونه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی را پیاده‌سازی کنید، عامل‌ها را آموزش دهید، کارایی آن‌ها را ارزیابی کنید و با معماری‌های مختلف مدل با استفاده از PyTorch آزمایش کنید. از طریق پروژه‌های عملی، بینشی عملی از تکنیک‌هایی مانند شبکه‌های Deep Q (DQN)، یادگیری مبتنی بر سیاست و سایر رویکردهای مورد استفاده برای توسعه سیستم‌های هوشمند به دست می‌آورید. مبانی یادگیری تقویتی و یادگیری تقویتی عمیق را درک می‌کنید و یاد می‌گیرید عامل‌ها چگونه از طریق حالت‌ها، اقدام‌ها و پاداش‌ها با محیط‌ها تعامل دارند. از پایتون و PyTorch برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری تقویتی استفاده می‌کنید و شبکه‌های عصبی را برای برآورد ارزش و تصمیم‌گیری بررسی می‌کنید.

شبکه‌های Deep Q (DQN) و تکنیک‌های مرتبط یادگیری تقویتی را پیاده‌سازی می‌کنید و روش‌های مبتنی بر سیاست و سایر رویکردهای آموزش عامل را کشف می‌کنید. یادگیری تقویتی عمیق و کاربردهای آن را درک می‌کنید و شبکه عصبی خودتان را می‌سازید. ۵ پروژه مختلف یادگیری تقویتی را پیاده‌سازی می‌کنید و راه‌های بسیار زیادی برای بهبود ربات خود یاد می‌گیرید. یاد می‌گیرید چگونه حلقه‌های آموزشی طراحی کنید و کارایی عامل را ارزیابی کنید و توابع پاداش، راهبردهای اکتشاف و پایداری آموزش را بررسی می‌کنید. مفاهیم یادگیری تقویتی را از طریق پروژه‌های عملی کدنویسی به کار می‌برید و مهارت‌های حل مسئله برای عامل‌های هوشمند و سیستم‌های خودمختار را توسعه می‌دهید. چه توسعه‌دهنده پایتون باشید، چه علاقه‌مند یادگیری ماشین یا مهندس هوش مصنوعی آینده‌نگر، این دوره فرصتی برای تقویت درک شما از یادگیری تقویتی فراهم می‌کند و پایه‌ای برای کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی، رباتیک و یادگیری تقویتی می‌سازد.