اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری تقویتی چندعامله با حفظ حریم خصوصی: پیاده‌سازی یادگیری فدرال

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله با حفظ حریم خصوصی: پیاده‌سازی یادگیری فدرال

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری فدرال (Federated Learning) در MARL

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
• 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
• 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
• 4. تابع پاداش و سیاست
• 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
• 6. یادگیری فدرال: مبانی و اصول
• 7. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
• 8. معماری سیستم‌های یادگیری فدرال
• 9. توزیع داده‌ها و عدم همگنی
• 10. ارتباط بین یادگیری تقویتی و یادگیری فدرال
• 11. یادگیری تقویتی فدرال (FRL): تعریف و اهداف
• 12. چالش‌های FRL
• 13. مزایای FRL
• 14. کاربردهای FRL
• 15. انواع FRL
• 16. FRL متمرکز در مقابل FRL غیرمتمرکز
• 17. مدل‌های همگام‌سازی در FRL
• 18. میانگین‌گیری ساده پارامترها (FedAvg)
• 19. میانگین‌گیری وزنی پارامترها
• 20. روش‌های بهینه‌سازی در FRL
• 21. گرادیان نزولی فدرال
• 22. بهینه‌سازی تصادفی فدرال
• 23. روش‌های ارتباطی در FRL
• 24. فشرده‌سازی ارتباطات
• 25. کوانتیزاسیون
• 26. تکمیل داده‌ها
• 27. یادگیری تقویتی فدرال برای عامل‌های متعدد
• 28. تعامل بین عامل‌ها در FRL
• 29. هماهنگی عامل‌ها در FRL
• 30. رقابت عامل‌ها در FRL
• 31. مدل‌های مبتنی بر عامل در FRL
• 32. یادگیری تقویتی فدرال با مدل‌های پیشرفته
• 33. شبکه‌های عصبی عمیق در FRL
• 34. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در FRL
• 35. یادگیری تقویتی عمیق فدرال (FedDQN)
• 36. یادگیری تقویتی عمیق فدرال (FedPPO)
• 37. حفظ حریم خصوصی در FRL: تکنیک‌ها
• 38. حریم خصوصی تفاضلی (DP)
• 39. DP در سطح عامل
• 40. DP در سطح سرور
• 41. رمزگذاری همومورفیک (HE)
• 42. HE برای ارتباطات امن
• 43. HE برای محاسبات امن
• 44. یادگیری امن فدرال (SFL)
• 45. ارتباطات امن در SFL
• 46. محاسبات امن چندجانبه (MPC)
• 47. MPC برای FRL
• 48. ملاحظات اخلاقی در FRL
• 49. سوگیری در داده‌های فدرال
• 50. عدالت در FRL
• 51. شفافیت در FRL
• 52. قابلیت توضیح‌پذیری در FRL
• 53. ارزیابی عملکرد FRL
• 54. معیارهای سنجش عملکرد
• 55. مجموعه داده‌های شبیه‌سازی شده برای FRL
• 56. مجموعه داده‌های واقعی برای FRL
• 57. پیاده‌سازی FRL با کتابخانه‌های پایتون
• 58. TensorFlow Federated
• 59. PySyft
• 60. OpenMined
• 61. فریم‌ورک‌های یادگیری تقویتی
• 62. OpenAI Gym
• 63. PettingZoo
• 64. کتابخانه‌های یادگیری تقویتی فدرال
• 65. مثال‌های کاربردی FRL
• 66. کنترل ربات‌های فدرال
• 67. شبکه‌های حسگر هوشمند فدرال
• 68. سیستم‌های توصیه‌گر فدرال
• 69. مدیریت انرژی هوشمند فدرال
• 70. شبکه‌های ارتباطی فدرال
• 71. ترافیک هوشمند فدرال
• 72. مدیریت زنجیره تأمین فدرال
• 73. سیستم‌های مالی فدرال
• 74. امنیت سایبری فدرال
• 75. توسعه‌های آینده در FRL
• 76. FRL با یادگیری تقویتی ناظر
• 77. FRL با یادگیری تقویتی بدون ناظر
• 78. FRL با یادگیری تقویتی تقویتی
• 79. FRL با یادگیری تقویتی چندوظیفه‌ای
• 80. FRL با یادگیری تقویتی توزیع شده
• 81. FRL با یادگیری عمیق گراف (GNN)
• 82. FRL با یادگیری تقویتی مبتنی بر دانش
• 83. FRL با یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
• 84. FRL با یادگیری تقویتی مبتنی بر شبیه‌ساز
• 85. FRL با یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
• 86. FRL با یادگیری تقویتی با پاداش منفی
• 87. FRL با یادگیری تقویتی با پاداش مثبت
• 88. FRL با یادگیری تقویتی با پاداش ترکیبی
• 89. FRL با یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
• 90. FRL با یادگیری تقویتی در محیط‌های با ابهام
• 91. FRL با یادگیری تقویتی در محیط‌های با نویز
• 92. FRL با یادگیری تقویتی در محیط‌های با عدم قطعیت
• 93. FRL با یادگیری تقویتی در محیط‌های با مقیاس‌پذیری بالا
• 94. FRL با یادگیری تقویتی در محیط‌های با منابع محدود
• 95. FRL با یادگیری تقویتی در محیط‌های با تأخیر بالا
• 96. FRL با یادگیری تقویتی در محیط‌های با پهنای باند محدود
• 97. FRL با یادگیری تقویتی با زمان واقعی
• 98. FRL با یادگیری تقویتی با محدودیت‌های محاسباتی
• 99. FRL با یادگیری تقویتی با نیازهای انرژی کم
• 100. FRL با یادگیری تقویتی با الزامات امنیتی بالا