خرید و دانلود نسخه کامل کتاب Reinforcement Learning: Industrial Applications of Intelligent Agents

توضیحات فارسی 

کتاب “یادگیری تقویتی: کاربردهای صنعتی عامل‌های هوشمند” نوشته فیل ویندر، یک راهنمای عملی و پیشرفته برای پیاده‌سازی یادگیری تقویتی (RL) در محیط‌های صنعتی است. این کتاب با ترکیب تئوری و عمل، به متخصصان کمک می‌کند تا از عامل‌های هوشمند در حل مسائل واقعی کسب‌وکار استفاده کنند.

مهم‌ترین مباحث کتاب:

• مبانی یادگیری تقویتی و تفاوت آن با دیگر روش‌های یادگیری ماشین

• الگوریتم‌های کاربردی مانند Q-Learning، Deep Q-Networks (DQN) و Policy Gradients

• استقرار سیستم‌های RL در تولید و چالش‌های آن

• مطالعات موردی از صنایع مختلف مانند رباتیک، لجستیک و مالی

• بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری راه‌حل‌های RL

ویندر با ارائه نمونه‌های کد عملی و تجربیات واقعی، به خوانندگان نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از یادگیری تقویتی برای خودکارسازی فرآیندها، بهینه‌سازی منابع و تصمیم‌گیری هوشمند استفاده کرد. این کتاب برای مهندسان داده، محققان هوش مصنوعی و توسعه‌دهندگان سیستم‌های هوشمند ایده‌آل است.

English Description

“Reinforcement Learning: Industrial Applications of Intelligent Agents” by Phil Winder is a hands-on guide to implementing RL in industrial settings. Bridging theory and practice, it equips professionals to deploy intelligent agents for real-world business challenges.

Key Features:

• RL fundamentals and distinctions from other ML approaches

• Practical algorithms: Q-Learning, DQN, Policy Gradients

• Deployment strategies and production challenges

• Case studies across robotics, logistics, finance

• Performance optimization and scaling RL solutions

Winder provides:
✓ Ready-to-use code examples
✓ Real-world implementation insights
✓ Best practices for industrial RL

Ideal for:
✓ ML engineers transitioning RL to production
✓ Data scientists solving optimization problems
✓ AI researchers applying RL in business contexts

The book covers:
• Reward engineering for business goals
• Simulator design for training agents
• Monitoring RL systems in operation
• Ethical considerations in autonomous agents

A must-have resource for anyone implementing RL beyond academic environments into impactful industrial applications.