یادگیری تقویتی عمیق در پایتون

تکنیک‌های پیشرفته‌ای که ماشین‌ها را قادر می‌سازند از محیط خود یاد بگیرند و با آن تعامل داشته باشند را کشف کنید. شما به بررسی دنیای یادگیری تقویتی عمیق (DRL) بررسی خواهید کرد و تجربه عملی با قدرتمندترین الگوریتم‌هایی که این حوزه را به پیش می‌برند، کسب خواهید کرد. شما از PyTorch و محیط Gymnasium برای ساخت عامل‌های خود استفاده خواهید کرد.

تسلط به اصول یادگیری تقویتی عمیق

سفر ما با اصول DRL و رابطه آن با یادگیری تقویتی سنتی آغاز می‌شود. از آنجا، به سرعت به پیاده‌سازی Deep Q-Networks (DQN) در PyTorch می‌رویم که شامل بهبودهای پیشرفته‌ای مانند Double DQN و Prioritized Experience Replay برای تقویت مدل‌های شما است. با کاوش در روش‌های مبتنی بر سیاست، مهارت‌های خود را به سطح بعدی ارتقا دهید. شما تکنیک‌های ضروری گرادیان سیاست مانند متدهای REINFORCE و Actor-Critic را یاد گرفته و پیاده‌سازی خواهید کرد.

استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته

شما با الگوریتم‌های قدرتمند DRL که امروزه به طور رایج در صنعت استفاده می‌شوند، از جمله Proximal Policy Optimization (PPO) آشنا خواهید شد. شما تجربه عملی با تکنیک‌هایی که پیشرفت‌های شگرفی در رباتیک، هوش مصنوعی بازی‌ها و فراتر از آن ایجاد کرده‌اند، کسب خواهید کرد. در نهایت، یاد خواهید گرفت که چگونه مدل‌های خود را با استفاده از Optuna برای تنظیم ابرپارامترها بهینه کنید. در پایان این دوره، شما مهارت‌هایی را کسب کرده‌اید تا این تکنیک‌های پیشرفته را بر روی مسائل دنیای واقعی اعمال کرده و پتانسیل کامل DRL را به کار بگیرید!