اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی MARL برای توصیه‌گرهای توصیه‌های موسیقی و فیلم

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی MARL برای توصیه‌گرهای توصیه‌های موسیقی و فیلم

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
• 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
• 3. عناصر اصلی عامل RL: حالت، عمل، پاداش
• 4. تابع ارزش و سیاست
• 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
• 6. یادگیری Q-Learning
• 7. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
• 8. الگوریتم‌های Policy Gradient
• 9. Actor-Critic Methods
• 10. مقدمه ای بر سیستم های توصیه گر
• 11. انواع سیستم های توصیه گر
• 12. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 13. فیلترینگ مشارکتی
• 14. ترکیب روش های توصیه گر
• 15. چالش های سیستم های توصیه گر
• 16. مقیاس پذیری در سیستم های توصیه گر
• 17. پویایی در سیستم های توصیه گر
• 18. ارزیابی سیستم های توصیه گر
• 19. معیارهای ارزیابی: دقت، فراخوانی، F1-Score
• 20. معیارهای ارزیابی: NDCG, MRR
• 21. مقدمه ای بر سیستم های عامل محور
• 22. مفهوم عامل هوشمند
• 23. ارتباط عامل های هوشمند با سیستم های توصیه گر
• 24. مفهوم یادگیری ماشین توزیع شده
• 25. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
• 26. تفاوت MARL با RL تک عاملی
• 27. انواع محیط های MARL
• 28. همکاری در MARL
• 29. رقابت در MARL
• 30. ترکیب همکاری و رقابت در MARL
• 31. مدل های ارتباطی بین عامل ها
• 32. مدل های ارتباطی مبتنی بر پیام
• 33. مدل های ارتباطی مبتنی بر مشاهده مشترک
• 34. چالش های هماهنگی در MARL
• 35. چالش های عدم قطعیت در MARL
• 36. چالش های مقیاس پذیری در MARL
• 37. الگوریتم های MARL برای محیط های همکاری
• 38. VDN (Value Decomposition Networks)
• 39. QMIX
• 40. IQL (Independent Q-Learning)
• 41. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
• 42. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
• 43. الگوریتم های MARL برای محیط های رقابتی
• 44. الگوریتم های MARL برای محیط های ترکیبی
• 45. کاربرد MARL در سیستم های توصیه گر موسیقی
• 46. طراحی عامل های MARL برای توصیه موسیقی
• 47. فضای حالت برای عامل های توصیه موسیقی
• 48. فضای عمل برای عامل های توصیه موسیقی
• 49. تابع پاداش برای عامل های توصیه موسیقی
• 50. سناریوهای همکاری بین عامل های توصیه موسیقی
• 51. سناریوهای رقابتی بین عامل های توصیه موسیقی
• 52. کاربرد MARL در سیستم های توصیه گر فیلم
• 53. طراحی عامل های MARL برای توصیه فیلم
• 54. فضای حالت برای عامل های توصیه فیلم
• 55. فضای عمل برای عامل های توصیه فیلم
• 56. تابع پاداش برای عامل های توصیه فیلم
• 57. سناریوهای همکاری بین عامل های توصیه فیلم
• 58. سناریوهای رقابتی بین عامل های توصیه فیلم
• 59. ملاحظات اخلاقی در سیستم های توصیه گر
• 60. حریم خصوصی کاربران در سیستم های توصیه گر
• 61. شفافیت در سیستم های توصیه گر
• 62. عدم تبعیض و سوگیری در سیستم های توصیه گر
• 63. جلوگیری از حباب فیلتر در سیستم های توصیه گر
• 64. پیاده سازی عملی MARL برای توصیه گرها
• 65. انتخاب چارچوب نرم افزاری مناسب (مانند Ray RLlib, PettingZoo)
• 66. آماده سازی مجموعه داده های موسیقی و فیلم
• 67. پیش پردازش داده ها
• 68. تقسیم داده ها به مجموعه های آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 69. آموزش مدل های MARL
• 70. تنظیم ابر پارامترها
• 71. ارزیابی عملکرد مدل های آموزش دیده
• 72. تحلیل نتایج و مقایسه با روش های پایه
• 73. بهبود عملکرد مدل ها
• 74. تکنیک های تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 75. روش های افزایش داده (Data Augmentation)
• 76. استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده (Pre-trained Models)
• 77. بررسی تاثیر معماری های مختلف شبکه عصبی
• 78. بررسی تاثیر مکانیزم های توجه (Attention Mechanisms)
• 79. بررسی تاثیر تکنیک های ارتباطی بین عامل ها
• 80. مطالعه موردی: توصیه گر موسیقی پویا
• 81. مطالعه موردی: توصیه گر فیلم شخصی سازی شده
• 82. معرفی مفاهیم پیشرفته در MARL
• 83. یادگیری انتقالی در MARL
• 84. یادگیری تقویتی با نظارت محدود (Few-shot RL)
• 85. یادگیری تقویتی با نظارت نامحدود (Zero-shot RL)
• 86. یادگیری تقویتی در محیط های با پاداش پراکنده
• 87. یادگیری تقویتی با عامل های ناهمگن
• 88. یادگیری تقویتی با عامل های ناظر
• 89. یادگیری تقویتی با عامل های غیرقابل مشاهده
• 90. چالش های پیاده سازی در مقیاس بزرگ
• 91. مانیتورینگ و نگهداری سیستم های توصیه گر مبتنی بر MARL
• 92. مقیاس پذیری سیستم های توصیه گر مبتنی بر MARL
• 93. آینده پژوهی در MARL برای سیستم های توصیه گر
• 94. کاربردهای نوظهور MARL در حوزه رسانه
• 95. توصیه های ترکیبی (موسیقی و فیلم)
• 96. توصیه های مبتنی بر احساسات
• 97. توصیه های مبتنی بر زمینه (Context-aware recommendations)
• 98. اهمیت چارچوب های قانونی و شرعی در توسعه سیستم های هوشمند
• 99. اصول فقهی ناظر بر سیستم های توصیه گر
• 100. رعایت حدود شرعی در نمایش محتوا