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: 2246
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: 1401/08/14
بازدید: 1238
1401
زمان مطالعه: 2 دقیقه
یادگیری ماشین، به فرآیندی گفته میشود که کامپیوتر بر اساس شواهد یا داده ها یاد میگیرد تا در برخی از وظایف مبتنی بر داده کمک کند.
@ins
تاریخ: 1403/02/09
بازدید: 2024
1403
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: 1403/04/23
بازدید: 5494
با پیشرفت هوش مصنوعی در دو سال گذشته، بسیاری از وظایف انسان تغییر یافت.
تاریخ: 1403/01/28
بازدید: 86193
هوش مصنوعی (AI) چیست ؟
تاریخ: 1402/02/30
بازدید: 5275
1402
Perplexity چیست؟
تاریخ: 1402/12/16
بازدید: 6875
زمان مطالعه: 3 دقیقه
هر تغییری در تکنولوژی شانس جدیدی را برای شناسایی و پیشبرد علم پیش روی جهان قرار می دهد، زندگی انسان را آسان می کند و منجر به بهبود زندگی انسان ها می شود.
تاریخ: 1403/04/11
بازدید: 440
با ظهور چت جی پی تی و در دسترس بودن آن برای همه، استفاده از آن اشکال جدیدی به خود گرفت.
تاریخ: 1401/12/06
بازدید: 1434
با توسعه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در سال های اخیر، ابزارهای زیادی تولید شده و در اختیار عموم قرار گرفته است.
تاریخ: 1401/09/05
بازدید: 4789
سفر در زمان با هوش مصنوعی، یکی از امکانات سایت MyHeritage است.
تاریخ: 1402/03/22
بازدید: 3655
هوش مصنوعی یک فناوری انقلابی نو ظهور است که توانایی یادگیری از داده ها و انجام وظایفی را که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، دارد.