یادگیری تقویتی عمیق در پایتون

سفری را برای توانمندسازی ماشین‌ها از طریق یادگیری تقویتی عمیق (DRL) آغاز کنید. این دوره تجربه عملی با الگوریتم های قدرتمند با استفاده از PyTorch و Gymnasium را ارائه می دهد. با پایه های DRL و یادگیری تقویتی سنتی شروع کنید، سپس Deep Q-Networks (DQN) را با اصلاحات پیشرفته مانند تکرار تجربه اولویت دار پیاده سازی کنید. قبل از بهینه‌سازی مدل‌های خود با استفاده از Optuna، مهارت‌های خود را با روش‌های مبتنی بر سیاست ارتقا دهید و الگوریتم‌های استاندارد صنعتی مانند بهینه‌سازی سیاست پروگزیمال (PPO) را بررسی کنید.