آموزش جامع یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) حضوری 2025

آموزش جامع یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) دوره حضوری 2025

این دوره آموزش جامع یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) به شما کمک می‌کند تا با مفاهیم و تکنیک‌های پیشرفته RL آشنا شوید و بتوانید مدل‌های هوشمند برای بازی‌ها، ربات‌ها و سیستم‌های توصیه‌گر ایجاد کنید. با تمرکز بر پروژه‌های عملی و استفاده از ابزارهای جدید، شما می‌توانید به یک متخصص یادگیری تقویتی تبدیل شوید و سیستم‌های خودمختار و هوشمند پیاده‌سازی کنید.

دانشگاه متاورس تمامی دوره‌های آموزشی در حوزه علوم کامپیوتری را ارائه می‌دهد. برای مشاهده این دوره‌ها بر روی لینک کلیک کنید.

ویژگی‌های دوره:

• آموزش جامع مفاهیم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning – RL) و کاربردهای آن در هوش مصنوعی
• مناسب برای برنامه نویسان، مهندسان هوش مصنوعی، علاقه‌مندان به توسعه سیستم‌های هوشمند و خودمختار
• آموزش مبانی و تکنیک‌های پیشرفته RL شامل یادگیری از طریق پاداش، الگوریتم‌های Q-learning و Deep Q Networks (DQN)
• پروژه‌محور با تمرکز بر پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی در زمینه بازی‌های هوشمند، رباتیک و سیستم‌های توصیه‌گر
• استفاده از ابزارها و کتابخانه‌های محبوب مانند OpenAI Gym، TensorFlow و PyTorch برای پیاده‌سازی RL
• آشنایی با جدیدترین مدل‌ها و تکنیک‌های یادگیری تقویتی در سال 2025

پیش‌نیازهای آموزش جامع یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning):

• آشنایی با Python و برنامه‌ نویسی پایه
• آشنایی مقدماتی با یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• آشنایی با جبر خطی و آمار پایه

برنامه‌ریزی زمانی دوره:

• مدت زمان آموزش: ۲ روز در هفته، هر روز ۳ ساعت
• مدت کل دوره: ۶ هفته
• کل ساعت آموزش: ۳۶ ساعت
• هزینه هر ساعت: ۲۵۰,۰۰۰ تومان
• هزینه کل دوره: ۹,۰۰۰,۰۰۰ تومان

سرفصل‌های دوره آموزش جامع یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning):

در ادامه سرفصل‌های این دوره را به طور جامع معرفی می‌کنیم. همراه ما باشید:

هفته اول: معرفی یادگیری تقویتی و مفاهیم اولیه

جلسه اول (۳ ساعت):

• معرفی یادگیری تقویتی و تفاوت آن با یادگیری نظارت‌شده و غیرنظارت‌شده
• آشنایی با مفاهیم پایه: محیط (Environment)، عامل (Agent)، پاداش (Reward) و وضعیت (State)
• پروژه عملی: شبیه‌سازی یک مسئله یادگیری تقویتی ساده با استفاده از OpenAI Gym

جلسه دوم (۳ ساعت):

• آشنایی با مفاهیم سیاست‌ها (Policies) و ارزش‌ها (Values)
• بررسی نحوه تعامل عامل با محیط و یادگیری از طریق پاداش‌ها و تنبیه‌ها
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل ساده RL با استفاده از الگوریتم سیاست‌ثابت (Policy Evaluation)

هفته دوم: پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک

جلسه سوم (۳ ساعت):

• معرفی الگوریتم Q-learning و نحوه محاسبه جداول Q
• پیاده‌سازی الگوریتم Q-learning برای حل مسائل کلاسیک مانند بازی‌های شبکه‌ای
• پروژه عملی: پیاده‌سازی Q-learning برای حل یک مسئله مسیر‌یابی

جلسه چهارم (۳ ساعت):

• آشنایی با مفهوم اکتشاف (Exploration) و بهره‌برداری (Exploitation) در RL
• بررسی الگوریتم‌های Epsilon-Greedy و Upper Confidence Bound (UCB)
• پروژه عملی: پیاده‌سازی الگوریتم Epsilon-Greedy برای بهینه‌سازی یادگیری

هفته سوم: Deep Q-Learning و شبکه‌های عصبی در RL

جلسه پنجم (۳ ساعت):

• معرفی Deep Q Networks (DQN) و ترکیب یادگیری عمیق با RL
• پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی برای یادگیری Q-value‌ها
• پروژه عملی: پیاده‌سازی DQN برای یک بازی ساده با استفاده از TensorFlow یا PyTorch

جلسه ششم (۳ ساعت):

• بهینه‌سازی DQN‌ها: استفاده از تکنیک‌های Replay Buffer و Target Network
• بررسی مشکلات ناپایداری در DQN و نحوه حل آن‌ها
• پروژه عملی: بهینه‌سازی مدل DQN برای بهبود عملکرد در یک محیط پیچیده‌تر

هفته چهارم آموزش جامع یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): الگوریتم‌های یادگیری سیاست‌محور (Policy-Based Learning)

جلسه هفتم (۳ ساعت):

• معرفی الگوریتم‌های سیاست‌محور مانند REINFORCE
• بررسی تفاوت‌ها بین الگوریتم‌های ارزش‌محور و سیاست‌محور
• پروژه عملی: پیاده‌سازی الگوریتم REINFORCE برای یک محیط یادگیری تقویتی

جلسه هشتم (۳ ساعت):

• معرفی الگوریتم Actor-Critic و ترکیب سیاست‌محور و ارزش‌محور
• پیاده‌سازی الگوریتم Actor-Critic با استفاده از PyTorch
• پروژه عملی: پیاده‌سازی Actor-Critic برای یک محیط پیچیده‌تر مانند کنترل ربات

هفته پنجم: الگوریتم‌های پیشرفته RL و یادگیری چندعاملی

جلسه نهم (۳ ساعت):

• معرفی الگوریتم‌های پیشرفته RL مانند Proximal Policy Optimization (PPO) و Trust Region Policy Optimization (TRPO)
• بررسی نحوه بهبود پایداری و دقت مدل‌های RL
• پروژه عملی: پیاده‌سازی PPO برای یک محیط بازی هوشمند

جلسه دهم (۳ ساعت):

• یادگیری چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
• بررسی نحوه همکاری و رقابت عوامل در محیط‌های چندعاملی
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک سیستم چندعاملی برای بازی یا کنترل گروهی

هفته ششم: پروژه نهایی و جمع‌بندی دوره

جلسه یازدهم (۳ ساعت):

• انتخاب پروژه نهایی: حل یک مسئله پیچیده در زمینه بازی، رباتیک یا سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از RL
• راهنمایی در انتخاب و پیاده‌سازی پروژه
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک سیستم یادگیری تقویتی پیشرفته برای محیط انتخابی

جلسه دوازدهم (۳ ساعت):

• ارائه پروژه‌های نهایی توسط شرکت‌کنندگان
• بررسی نتایج و جمع‌بندی دوره
• مرور بهترین روش‌ها برای ادامه کار در زمینه یادگیری تقویتی و تخصص در این حوزه

ویژگی‌های جدید آموزش جامع یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning):

• استفاده از ابزارهای جدید OpenAI Gym و TensorFlow 3.0: پیاده‌سازی جدیدترین الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری تقویتی
• تمرکز بر یادگیری چندعاملی: آموزش و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند که شامل همکاری و رقابت چندین عامل هستند
• پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته مانند PPO و Actor-Critic: استفاده از تکنیک‌های پیشرفته RL برای حل مسائل پیچیده