اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری تقویتی چند عامله: مبانی، الگوریتم‌ها و کاربردها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چند عامله: مبانی، الگوریتم‌ها و کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری تقویتی
• 2. مفهوم عامل و محیط
• 3. فضای حالت و عمل
• 4. تابع پاداش
• 5. سیاست عامل
• 6. تابع ارزش
• 7. معادله بلمن
• 8. یادگیری مبتنی بر ارزش
• 9. یادگیری مبتنی بر سیاست
• 10. یادگیری ترکیبی
• 11. روش‌های مونت کارلو
• 12. یادگیری تفاضل زمانی (TD)
• 13. یادگیری SARSA
• 14. یادگیری Q-Learning
• 15. عوامل مستقل
• 16. محیط‌های چند عامله
• 17. تعاملات بین عوامل
• 18. هماهنگی و رقابت
• 19. یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
• 20. چالش‌های MARL
• 21. فضای حالت مشترک
• 22. فضای عمل مشترک
• 23. فضای حالت منفرد
• 24. فضای عمل منفرد
• 25. دیدگاه عامل مرکزی
• 26. دیدگاه عامل غیرمتمرکز
• 27. یادگیری تقویتی متمرکز-غیرمتمرکز (CTDE)
• 28. مدل‌های CTDE
• 29. MADDPG
• 30. QMIX
• 31. COMA
• 32. Factored Q-Learning
• 33. Approximation of Value Functions
• 34. Deep Q-Networks (DQN)
• 35. Policy Gradient Methods
• 36. Actor-Critic Methods
• 37. Multi-Agent Policy Gradient
• 38. Multi-Agent Actor-Critic
• 39. Decentralized execution, centralized training
• 40. Communication in Multi-Agent Systems
• 41. Learning to Communicate
• 42. Information Sharing
• 43. Coordination Mechanisms
• 44. Emergent Communication
• 45. Game Theory in MARL
• 46. Nash Equilibrium
• 47. Correlated Equilibrium
• 48. Walrasian Equilibrium
• 49. Bayesian Games
• 50. Repeated Games
• 51. Stochastic Games
• 52. Markov Games
• 53. General-form games
• 54. State-Action-Reward-State-Action (SARSA) in MARL
• 55. Q-Learning in MARL
• 56. Value Iteration in MARL
• 57. Policy Iteration in MARL
• 58. Exploration vs. Exploitation in MARL
• 59. Multi-Agent Exploration Strategies
• 60. Multi-Agent Credit Assignment
• 61. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients
• 62. Learning in Partially Observable Markov Games
• 63. Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
• 64. Applications of MARL
• 65. Robotics
• 66. Autonomous Driving
• 67. Resource Management
• 68. Smart Grids
• 69. Traffic Control
• 70. Game Playing
• 71. Economics and Finance
• 72. Healthcare
• 73. Education
• 74. Human-Robot Interaction
• 75. Ethical considerations in MARL
• 76. Fairness in MARL
• 77. Transparency in MARL
• 78. Robustness of MARL systems
• 79. Safety in MARL
• 80. Human-AI Collaboration
• 81. The future of MARL
• 82. Open research problems in MARL
• 83. Advanced topics in MARL
• 84. Mean Field Reinforcement Learning
• 85. Learning with Human Feedback
• 86. Reinforcement Learning for Large-Scale Systems
• 87. Causal Inference in MARL
• 88. Meta-Learning in MARL
• 89. Transfer Learning in MARL
• 90. Multi-Task Learning in MARL
• 91. Hierarchical Reinforcement Learning in MARL
• 92. Offline Reinforcement Learning in MARL
• 93. Safe Reinforcement Learning
• 94. Explainable Reinforcement Learning
• 95. Federated Reinforcement Learning
• 96. Quantum Reinforcement Learning
• 97. Neuromorphic Reinforcement Learning
• 98. Reinforcement Learning for Scientific Discovery
• 99. Reinforcement Learning for Creative Arts
• 100. Reinforcement Learning for Social Good