آموزش یادگیری تقویتی عمیق DQN – مقدماتی + پیاده سازی بازی + گواهینامه
0 ساعت
4.8
DQN چیست؟ DQN یا Deep Q-Network روش یادگیری تقویتی عمیق است که برای حل مسائل یادگیری تقویتی مورد استفاده قرار میگیرد. این روش، ترکیب دو مفهوم مهم یعنی یادگیری عمیق یا Deep Learning و یادگیری تقویتی Reinforcement Learning است و به عنوان یک شبکه عصبی عمیق عمل میکند که با استفاده از الگوریتم Q-learning به طور خودکار فرا میگیرد که چه تصمیماتی در مواجهه با یک مسئله خاص باید بگیرد تا به حداکثر امتیاز ممکن دست پیدا کند. در واقع یادگیری تقویتی عمیق چگونگی یادگیری حل مسائل پیچیده را مطالعه میکند. مشکلاتی که ما را ملزم به یافتن راهحلی برای توالی تصمیمات در حالتهای با ابعاد بالا میکند. این روش در حوزههای گوناگونی از جمله بازیهای کامپیوتری، کنترل رباتها، مدیریت منابع و بهینهسازی سیستمهای پیچیده مورد استفاده قرار میگیرد. اهمیت آموزش یادگیری تقویتی عمیق DQN و پیاده سازی یک بازی چیست؟ امروزه روشهای مبتنی بر هوش مصنوعی در همه زمینههای فنی مهندسی، پزشکی، مدیریت و .... کاربرد پیدا کرده است و یادگیری تقویتی و یادگیری عمیق از پر تکرارترین روشها است. تلفیق این دو روش نیز در تحقیقات زیادی نتایج بسیار خوبی برای پژوهشگران داشته است. همچنین امکان ایجاد سیستمهای هوشمند، سریع و خودآموز مانند ماشینهای خودران، رباتها را نیز فراهم کرده است. یادگیری شیوههای یادگیری تقویتی عمیق میتواند به عنوان یک ابزار کارآمد در روش تحقیق در دست محققان باشد. یادگیری این مبحث موجب میشود تئوریها و مدلهای یادگیری تقویتی عمیق توسعه و بهبود پیدا کنند همچنین با پیادهسازی یک بازی، میتوان مسائل مختلف یادگیری تقویتی را شبیهسازی کرد و بدین ترتیب الگوریتمهای جدید را تست کرد. در این فرادرس چه چیزی یاد میگیریم؟ این فرادرس پیشرفتها و موفقیتهای عمدهای را که در یادگیری تقویتی عمیق با همافزایی معماریهای شبکه عصبی عمیق با یادگیری تقویتی به دست آمده است، پوشش میدهد. این آموزش فرض میکند دانشجویان علاقهمند به این حوزه هیچ آشنایی با دو حوزه یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی ندارند و فقط با مفاهیم کلی از هوش مصنوعی و برنامهنویسی پایتون آشنا هستند. سعی داریم مفاهیم را دقیق و عمیق و در قالب مثالهایی که پیادهسازی میشوند برای علاقهمندان توضیح دهیم تا بحث را ملموس و کاربردی کنیم.
