در این کارگاه مباحثی همچون با آشنایی پایگاه های معتبر بین المللی ، آشنایی با ISI , SCOPUS، آشنایی با شناسایی نشریات معتبر، آشنایی با نحوه جستجو، آشنایی با ترفندهای جستجو مطرح میگردد
پایگـاه اطلاعات علمی جهاد دانشگاهی
تاریخ: 1401/06/22
بازدید: 2308
زمان مطالعه: 3 دقیقه / لینک کوتاه:
کلیدواژگان: هوش مصنوعی | یادگیری ماشین
وبینار یادگیری تقویتی چند هدفه با ابزارها و محدودیتهای غیر خطی
یادگیری تقویتی یا reinforcement learning، زیر شاخهای از یادگیری ماشین است. یادگیری تقویتی، آموزش مدلهای یادگیری ماشین برای تصمیم گیری متوالی است. در یادگیری تقویتی، عامل یاد میگیرد تا در محیط نامشخص و پیچیده بالقوه به یک هدف دست یابد. در یادگیری تقویتی، یادگیرنده و تصمیم گیرنده را عامل و چیزی را که با عامل تعامل دارد، که شامل هر چیز خارج از عامل را محیط می نامند. یادگیری تقویتی، بر پایه هوش مصنوعی با موقعیتی شبیه به بازی است. کامپیوتر از آزمون و خطا برای پیدا کردن راه حلی برای مشکل استفاده میکند. برای اینکه ماشین بتواند کاری را که برنامه نویس میخواهد را انجام دهد، هوش مصنوعی برای اقدامی که انجام میدهد پاداش یا جریمه در نظر میگیرد. هدف سیستم طراحی شده به حداکثر رساندن پاداش است.
طراح، سیاست پاداش را تعیین میکند، و هیچ پیشنهاد یا راهنمایی را برای نحوه حل بازی به مدل ارائه نمیکند. این مدل تلاش میکند تا بفهمد در چه صورت بالاترین پاداش را دریافت کند، مدل از آزمایش های خیلی تصادفی شروع میشود و با تکنیک های پیچیده و مهارت های مافوق بشری تمام میشود. اخیرا یادگیری تقویتی، با استفاده از قدرت جستجو و انجام آزمایشهای زیاد به یکی از تاثیرگذارترین راهها برای اشاره به خلاقیت ماشین تبدیل شده است. اگر یک الگوریتم یادگیری تقویتی، روی زیر ساخت رایانهای قدرتمند اجرا شود، هوش مصنوعی میتواند تجربیات هزاران بازی موازی را جمع آوری کند.
برای دریافت آخرینهای بلاگ در خبرنامه عضو شوید.
در گذشته، کاربردهای یادگیری تقویتی به دلیل ضعف زیرساخت های کامپیوتر محدود بود. با وجود ضعف کامپیوتر، بازی Gerard Tesauro’s backgammon در سال 1990 توسعه یافت. این پیشرفت اولیه با فناوریهای محاسباتی قدرتمندتر به سرعت در حال تغییر است.
مدلهایی که خودروهای خودران را کنترل میکنند نمونهای عالی از کاربردهای بالقوه یادگیری تقویتی است. در شرایط ایدهآل، کامپیوترها نباید هیچ دستوری برای راندن ماشین از راننده بگیرند. برنامه نویس از نوشتن کد هرچیزی که با کار مرتبط است اجتناب میکند و به سیستم اجازه میدهد تا از اشتباهات خود درس بگیرد.
وبینار یادگیری تقویتی چند هدفه با ابزارها و محدودیتهای غیر خطی[1]، توسط پروفسور Vaneet Aggarwal از دانشگاه پوردو برگزار شد. Vaneet Aggarwal با داشتن 5457 استناد و شاخص هرش 37 در گوگل اسکالر از محققان به نام در حوزه موضوعی یادگیری تقویتی است. وبینار یادگیری تقویتی چند هدفه با ابزارها و محدودیتهای غیر خطی روز چهارشنبه 23 شهریور 1401، ساعت 14و 30 دقیقه توسط دانشگاه صنعتی شریف برگزار شد.
[1] Multi-Objective Reinforcement Learning with Non-Linear Utilities and Constraints
پست های مرتبط
تاریخ: 1403/12/04
بازدید: 397
1403
زمان مطالعه: 3 دقیقه
مقایسه ی هوش مصنوعی گراک با چت جی پی تی
@ins
تاریخ: 1402/11/08
بازدید: 1262
1402
زمان مطالعه: 2 دقیقه
ایده اصلی یادگیری ماشین (ML) این بود که رفتار یک کامپیوتر یا یک ماشین، نباید توسط برنامه نویس، به طور کامل، تعریف شود.
تاریخ: 1401/09/05
بازدید: 4997
1401
سفر در زمان با هوش مصنوعی، یکی از امکانات سایت MyHeritage است.
تاریخ: 1403/01/28
بازدید: 105827
هوش مصنوعی (AI) چیست ؟
تاریخ: 1403/02/09
بازدید: 2179
زمان مطالعه: 4 دقیقه
به هر هنر تصویری که با استفاده از برنامه های هوش مصنوعی ساخته می شود ، هنر هوش مصنوعی گفته می شود.
تاریخ: 1402/08/08
بازدید: 7810
یادگیری زبان دوم عامل مهمی است. یادگیری زبان دوم باعث موفقیت ، افزایش ارتباطات و خود بیانگری می شود.
تاریخ: 1403/03/16
بازدید: 11977
انسان به عنوان موجودی دارای خرد می تواند بنویسد، بسازد و نوآوری کند .
تاریخ: 1403/11/08
بازدید: 2597
دیپ سیک DeepSeek، استارت آپ ناشناخته مبتنی بر هوش مصنوعی در چین بود که با انتشار نسخه ی رایگان هوش مصنوعی ، دریچه ی جدیدی به این دنیا باز کرد.
تاریخ: 1402/09/29
بازدید: 317
زمان مطالعه: 1 دقیقه
دعوت از ایده پردازان، علاقمندان و حامیان برای شرکت در روز تحقیقاتی داده کاوی و هوش مصنوعی
تاریخ: 1403/11/01
بازدید: 297
با پیشرفت هوش مصنوعی در سال های گذشته ، رفته رفته ابزارهای جدید تری ساخته شده و در دسترس قرار می گیرند.