درباره دوره:
هدف اصلی آموزش رایگان یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) تسهیل فرآیند یادگیری و ارتقای عملکرد افراد در حوزه مهندسی کامپیوتر است.
در مهندسی کامپیوتر، یادگیری تقویتی میتواند به افراد کمک کند تا مفاهیم پایه و پیشرفتهای را در زمینههای مختلف مانند برنامهنویسی، شبکههای کامپیوتری، امنیت، هوش مصنوعی و سایر حوزههای مرتبط با مهندسی کامپیوتر یاد بگیرند. با دسترسی به منابع آموزشی رایگان، افراد میتوانند مفاهیم پایه را فرا بگیرند، مهارتهای عملی را تقویت کنند و بهترین روشها و فنون را برای انجام پروژهها و حل مسائل مهندسی کامپیوتر بیاموزند.
به طور خلاصه، هدف از آموزش رایگان یادگیری تقویتی در مهندسی کامپیوتر، تسهیل فرآیند یادگیری و ارتقای عملکرد افراد در این حوزه است، همچنین امکان دسترسی عمومی و برابر به آموزش را فراهم میکند.
برای افرادی که علاقهمند به این حوزه هستند و میخواهند مهارتها و دانش خود را در زمینه مهندسی کامپیوتر تقویت کنند، مناسب است. این دوره برای افراد با سطوح دانش مختلف، از مبتدی تا پیشرفته، قابل استفاده است.
زیرمجموعههای مهندسی کامپیوتر که در این دوره پوشش داده میشوند، میتواند شامل برنامهنویسی، شبکههای کامپیوتری، امنیت، هوش مصنوعی، پایگاه داده و سایر حوزههای مرتبط باشد. بنابراین، افرادی که میخواهند در زمینه برنامهنویسی، توسعه نرمافزار، طراحی وب، مدیریت سیستمها، امنیت اطلاعات و سایر زمینههای مهندسی کامپیوتر فعالیت کنند، میتوانند از این دوره استفاده کنند.
با توجه به اینکه این دوره یادگیری تقویتی رایگان است، به ویژه برای افرادی که نیاز به آموزش با منابع آموزشی قابل دسترسی و بدون هزینه دارند، مناسب است. همچنین، افرادی که از نقاط مختلف جهان هستند و به دلیل محدودیتهای مکانی یا مالی قادر به شرکت در دورههای حضوری نیستند، میتوانند از این دوره آموزشی آنلاین بهره ببرند.
در کل، این دوره برای همه کسانی که علاقهمند به مهندسی کامپیوتر هستند و میخواهند مهارتها و دانش خود را در این حوزه ارتقا دهند، مناسب است.
یادگیری تقویتی:
1 – جلسه 1: مقدمهای بر یادگیری تقویتی
2 – جلسه 2: بررسی ماشینها
3 – جلسه 3: الگوریتم Value Iteration
4 – جلسه 4: Policy evaluation و Policy Improvement
5 – جلسه 5: بررسی TD ,MC
6 – جلسه 6: gradient algorithm
7 – جلسه 7: reward prediction error
8 – جلسه 8: Variance reduction
9 – جلسه 9: policy actor critic
10 – جلسه 10: فیشر
11 – جلسه 11: الگوریتم proximal policy optimization
12 – جلسه 12: deterministic case
13 – جلسه 13: policy evaluation diagram
14 – جلسه 14: no usedable ace , usedable ace
15 – جلسه 15: مدلهای یادگیری تقویتی
16 – جلسه 16: probabilistic inference
17 – جلسه 17: multi armed bandit
18 – جلسه 18: POMDP
19 – جلسه 19: optimistic explore
20 – جلسه 20: بررسی مدل دیگر