Coursera – Reinforcement Learning Specialization 2026-8

توضیحات

Reinforcement Learning Specialization ، دوره آموزشی ارائه شده توسط Coursera است که به صورت تخصصی به مبحث یادگیری تقویتی می پردازد.

دوره تخصصی یادگیری تقویتی شامل 4 دوره است که به بررسی سیستم های یادگیری تطبیقی و هوش مصنوعی (AI) می پردازد. بهره گیری کامل از پتانسیل هوش مصنوعی نیازمند استفاده از سیستم های یادگیری تقویتی است. راه حل های یادگیری تقویتی (RL) می تواند با استفاده از تعاملات سعی و خطا و از طریق بکارگیری کامل راه حل های یادگیری تقویتی به حل مشکلات در دنیای واقعی بپردازد.

شما با تکمیل این دوره تخصصی، می توانید بسیاری از اصول آمار مدرن و هوش مصنوعی را درک کنید. تکمیل این دوره همچنین شما را برای گذراندن دوره های پیشرفته و بکارگیری ابزارهای هوش مصنوعی برای حل مشکلات دنیای واقعی آماده می کند.

این دوره آموزشی توسط دانشگاه آلبرتا و موسسه یادگیری هوش مصنوعی آلبرتا به عنوان مرکز اصلی هوش مصنوعی در جهان شناخته می شود، توصیه شده است. امتیاز داده شده به این دوره آموزشی توسط خریداران 4.7 از 5 است. با صرف زمان 5 ساعت در هفته می توانید این دوره آموزشی را در 5 ماه، کامل نمایید.

مواردی که در این دوره آموزش داده می‌شود:

• ایجاد سیستم یادگیری تقویتی برای تصمیم گیری متوالی
• آشنایی با الگوریتم های یادگیری تقویتی (Temporal- Difference learning, Monte Carlo, Sarsa, Q-learning, Policy Gradients, Dyna و …)
• درک چگونگی شکل دهی وظائف به عنوان مسائل یادگیری تقویتی و چگونگی بکارگیری راه حل ها
• درک این موضوع که یادگیری تقویتی را می توان در یادگیری ماشینی استفاده کرد و چگونه به تکمیل یادگیری عمیق و یادگیری نظارت شده و نظارت نشده کمک می کند.

مشخصات دوره:

• ناشر : Coursera
• مدرس : Adam White
• زبان: انگلیسی
• سطح آموزش : تمام سطوح
• تعداد دروس : 4
• مدت زمان آموزش : 2 ماه با احتساب 10 ساعت کار در هفته

سرفصل های دوره Reinforcement Learning Specialization

پیش‌نیاز‌ دوره

Recommended that learners have at least one year of undergraduate computer science or 2-3 years of professional experience in software development. Experience and comfort with programming in Python required. Must be comfortable converting algorithms and pseudocode into Python. Basic understanding of concepts from statistics (distributions, sampling, expected values), linear algebra (vectors and matrices), and calculus (computing derivatives)

تصاویر

فیلم نمونه

راهنمای نصب

پس از Extract با Player دلخواه خود مشاهده کنید.

زیرنویس: انگلیسی

کیفیت: 720p

منابع دوره: لینک

نسخه 2024/12 نسبت به 2020/7 به تعداد 59 فایل متنی افزایش داشته است.

نسخه 2026/8 نسبت به 2024/12 به  تعداد 11 فایل متنی افزایش داشته است.

لینک دانلود

Course 1 – Fundamentals of Reinforcement Learning

دانلود بخش 1 – 1 گیگابایت

دانلود بخش 2 – 147 مگابایت

Course 2 – Sample-based Learning Methods

دانلود- 903 مگابایت

Course 3 – Prediction and Control with Function Approximation

دانلود- 962 مگابایت

Course 4 – A Complete Reinforcement Learning System (Capstone)

دانلود- 569 مگابایت

گذرواژه فایل(ها): www.downloadly.ir

حجم فایل

3.52 گیگابایت