هوش مصنوعی تکاملی: یادگیری تقویتی عمیق در پایتون (v2)

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک و پیاده‌سازی استراتژی‌های تکاملی (ES) از ابتدا
• درک و پیاده‌سازی جستجوی تصادفی افزوده (ARS) از ابتدا
• اعمال متدهای تکاملی بر MuJoCo (محیط شبیه‌سازی فیزیک)
• اعمال متدهای تکاملی بر محیط‌های کلاسیک کنترل یادگیری تقویتی
• اعمال متدهای تکاملی بر تجارت سهام و بهینه‌سازی پورتفولیو

پیش نیازهای دوره

• برنامه‌نویسی پایتون با کتابخانه‌های محاسبه عددی (مثلاً Numpy)
• ساخت شبکه‌های عصبی (بازپراکندگی نیروی گرادیان لازم نیست)
• حساب دیفرانسیل و انتگرال، جبر خطی و احتمال مفید هستند.

توضیحات دوره

کشف آخرین دستاوردهای یادگیری تقویتی با رویکردی تازه و تکاملی. در این دوره، شما استراتژی‌های تکاملی (ES) و جستجوی تصادفی افزوده (ARS) را فرا می‌گیرید - دو الگوریتم قدرتمند که بسیاری از چالش‌های سنتی یادگیری تقویتی عمیق را دور می‌زنند و همچنان به نتایج پیشرفته دست می‌یابند.

برخلاف متدهای پرمحور گرادیان، این الگوریتم‌ها ساده، مقیاس‌پذیر و به‌طور شگفت‌انگیزی مؤثر هستند. شما آن‌ها را از ابتدا در پایتون پیاده‌سازی می‌کنید و در مسائل جذاب دنیای واقعی به‌کار می‌برید:

• محیط‌های MuJoCo: آموزش عوامل برای راه رفتن، دویدن و جهش در یک شبیه‌سازی مبتنی بر فیزیک که به‌طور گسترده در پژوهش رباتیک استفاده می‌شود. مشاهده عامل شما که با شبکه عصبی یاد می‌گیرد یک ربات شبیه‌سازی‌شده را کنترل کند، یکی از پرارزش‌ترین تجربیات در یادگیری تقویتی است.
• تجارت الگوریتمی: اعمال RL تکاملی بر استراتژی‌های تجاری، جایی که گرادیان‌های مستقیم دشوار است تعریف شوند. شما می‌بینید چگونه این الگوریتم‌ها به‌طور طبیعی به محیط‌های پر سر و صدا و پیچیده مانند بازارهای مالی سازگار می‌شوند.

در پایان این دوره، شما خواهید داشت:

• درک عمیقی از ES و ARS و چگونگی مقایسه آن‌ها با گرادیان سیاست و یادگیری Q
• پیاده‌سازی‌های عملی پایتون که می‌توانید آن‌ها را برای پروژه‌های خود گسترش دهید.
• مهارت‌های استفاده از AI تکاملی در حوزه‌هایی از رباتیک تا مالی

اگر آماده‌اید فراتر از الگوریتم‌های معمول RL عمیق بروید و رویکردهایی زیبا، کارآمد و بسیار عملی را کشف کنید، این دوره برای شماست.

ابزارها و کتابخانه‌ها

• Python (با راهنمای کامل کد)
• Gymnasium (قبلاً OpenAI Gym)
• NumPy ،Matplotlib

چرا این دوره؟

• بروزرسانی‌های نسخه 2: محتوای ساده‌شده، توضیحات واضح‌تر و کتابخانه‌های بروز
• پیاده‌سازی‌های واقعی: فراتر از تئوری با ساخت عوامل کاربردی – بدون جعبه‌های سیاه
• برای تمام سطوح: شامل بخش مرور ویژه برای مبتدیان و درک عمیق برای یادگیرندگان پیشرفته
• ساختار اثبات‌شده: طراحی شده توسط مربی با تجربه که هزاران دانشجو را در AI و یادگیری ماشین به موفقیت رسانده است.

کسی که باید این دوره را بگیرد؟

• دانشمندان داده و مهندسان ML که می‌خواهند وارد یادگیری تقویتی شوند.
• دانشجویان و پژوهشگران که می‌خواهند RL را در پروژه‌های علمی یا عملی به‌کار بگیرند.
• توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند عوامل هوشمند یا بازی‌های هوش مصنوعی بسازند.
• هر کسی که به این‌که ماشین‌ها از طریق تعامل یاد می‌گیرند، علاقه‌مند است.

به هزاران یادگیرنده بپیوندید و امروز یادگیری تقویتی را از نظر تئوری تا پیاده‌سازی کامل عوامل که فکر می‌کنند، یاد می‌گیرند و بازی می‌کنند، تسلط پیدا کنید.

اکنون در این دوره شرکت کنید و مهارت‌های AI خود را به سطح بعدی ببرید!

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• علاقه‌مندان یادگیری ماشین و AI که می‌خواهند یکی از هیجان‌انگیزترین حوزه‌های AI: یادگیری تقویتی را بررسی کنند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و مهندسین که به‌دنبال ساخت عوامل هوشمند یادگیرنده از تجربه هستند.
• حرفه‌ای‌های مالی کمی که علاقه‌مند به کاربرد RL در بهینه‌سازی پورتفولیو و تجارت الگوریتمی هستند.
• دانشجویان و پژوهشگران در حوزه AI، علوم کامپیوتر یا داده‌کاوی که می‌خواهند تجربه عملی با پیاده‌سازی‌های واقعی RL داشته باشند.
• توسعه‌دهندگان بازی که کنجکاو هستند از RL برای آموزش AI در رفتارهای پیچیده و بازی‌پذیری تطبیق‌پذیر استفاده کنند.
• عملی کنندگان رباتیک که می‌خواهند بدانند چگونه عوامل می‌توانند تصمیمات ترتیبی در محیط‌های فیزیکی بگیرند.
• دانشمندان داده که می‌خواهند جعبه ابزار خود را فراتر از یادگیری نظارت‌شده / یادگیری بدون نظارت گسترش دهند.
• تجارت‌کنندگان و سرمایه‌گذاران که به‌دنبال کاربرد متدهای پیشرفته AI در استراتژی‌های تجارت خودکار هستند.
• کارآفرینان و علاقه‌مندان که مشتاق آزمایش مدل‌های پیشرفته AI و ساخت پروژه‌هایی که در طول زمان یاد می‌گیرند و تطبیق می‌یابند هستند.
• حرفه‌ای‌های که به سمت AI/ML در حال تغییر شغل هستند و به پروژه‌های آماده پورتفولیو و دنیای واقعی می‌خواهند.