جلسه هشتم: آشنایی با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) بخش اول

در این جلسه، به مفاهیم پایه‌ای و اساسی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) می‌پردازیم. یادگیری تقویتی یکی از شاخه‌های جذاب و پرکاربرد هوش مصنوعی است که در آن یک عامل (Agent) با تعامل با محیط (Environment) و دریافت بازخورد (Reward) یاد می‌گیرد تا بهینه‌ترین تصمیم‌ها را بگیرد. این جلسه به عنوان بخش اول، شما را با اصول اولیه این حوزه آشنا می‌کند.
مباحثی که در این جلسه مطرح می‌شوند عبارتند از:
تعریف یادگیری تقویتی و تفاوت آن با سایر روش‌های یادگیری ماشین
مفاهیم کلیدی مانند عامل (Agent)، محیط (Environment)، حالت (State)، عمل (Action) و بازخورد (Reward)
معرفی فرآیند مارکوف (Markov Decision Process - MDP)
آشنایی با سیاست (Policy)، تابع ارزش (Value Function) و تابع Q-Value
معرفی روش‌های پایه‌ای مانند Q-Learning و SARSA
کاربردهای یادگیری تقویتی در بازی‌ها، رباتیک و سیستم‌های توصیه‌گر
این جلسه به شما کمک می‌کند تا درک بهتری از مفاهیم پایه‌ای یادگیری تقویتی پیدا کنید و آماده یادگیری مباحث پیشرفته‌تر در این حوزه شوید.
#یادگیری_تقویتی #ReinforcementLearning #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #عامل #Environment #MarkovDecisionProcess #QLearning #SARSA #تابع_ارزش #ValueFunction #AI #MachineLearning #DataScience #TechEducation #رباتیک #بازی‌ها