دوره یادگیری تقویتی با رویکرد علّی در هوش مصنوعی توضیح‌پذیر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی با رویکرد علّی در هوش مصنوعی توضیح‌پذیر

موضوع کلی: روش‌های پیشرفته در استنباط علّی

موضوع میانی: استنباط علّی در هوش مصنوعی غیرقابل توضیح (Explainable AI - XAI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه به یادگیری تقویتی
• 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
• 3. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDPs)
• 4. حالت‌ها، اعمال و پاداش‌ها
• 5. تابع ارزش و تابع سیاست
• 6. بهینه‌سازی سیاست
• 7. توابع و توابع مدل
• 8. یادگیری بدون مدل
• 9. یادگیری با مدل
• 10. روش‌های مبتنی بر ارزش
• 11. یادگیری Q
• 12. یادگیری SARSA
• 13. یادگیری Q-learning عمیق (DQN)
• 14. لایه‌های کانولوشنال در DQN
• 15. لایه‌های بازگشتی در DQN
• 16. پیشرفت‌های DQN
• 17. روش‌های مبتنی بر سیاست
• 18. گرادیان سیاست
• 19. REINFORCE
• 20. Actor-Critic
• 21. A2C (Advantage Actor-Critic)
• 22. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
• 23. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
• 24. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
• 25. PPO (Proximal Policy Optimization)
• 26. یادگیری تقویتی چندعامله
• 27. مدل‌سازی علّی
• 28. مفهوم علیت
• 29. علت و معلول
• 30. استنتاج علّی
• 31. مدل‌های گرافیکی علّی
• 32. شبکه‌های بیزی علّی
• 33. مفهوم مداخله
• 34. هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI)
• 35. نیاز به توضیح‌پذیری در AI
• 36. روش‌های XAI
• 37. توضیح‌پذیری مدل‌های جعبه سیاه
• 38. تفسیرپذیری مدل‌های جعبه سفید
• 39. مدل‌های LIME
• 40. مدل‌های SHAP
• 41. توضیحات مبتنی بر نمونه
• 42. توضیحات مبتنی بر ویژگی
• 43. ارتباط یادگیری تقویتی و XAI
• 44. چالش‌های توضیح‌پذیری در RL
• 45. توضیح سیاست‌های RL
• 46. توضیح مقادیر Q
• 47. توضیح یادگیری عوامل
• 48. توضیحات علّی در RL
• 49. چرا به رویکرد علّی در RL نیاز داریم؟
• 50. فراتر از همبستگی در RL
• 51. مدل‌سازی علّی از محیط RL
• 52. یادگیری روابط علّی بین وضعیت و عمل
• 53. یادگیری روابط علّی بین عمل و پاداش
• 54. تأثیر مداخلات بر نتایج در RL
• 55. استنتاج علّی در محیط‌های RL پویا
• 56. یادگیری سیاست‌های مقاوم به تغییرات علّی
• 57. استفاده از مدل‌های علّی برای تعمیم‌پذیری
• 58. تعمیم سیاست‌ها به محیط‌های جدید
• 59. یادگیری سیاست‌های عادلانه و قابل اعتماد
• 60. بررسی تعصبات در سیاست‌های RL
• 61. تضمین امنیت در سیستم‌های RL
• 62. توضیح تصمیمات امنیتی RL
• 63. یادگیری تقویتی علّی برای رباتیک
• 64. کنترل ربات با توضیح‌پذیری علّی
• 65. تشخیص عیب در سیستم‌های RL با رویکرد علّی
• 66. بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی با RL علّی
• 67. تحلیل علت و معلول در سیستم‌های مالی
• 68. پیش‌بینی اقتصادی مبتنی بر علیت
• 69. یادگیری تقویتی علّی در پزشکی
• 70. تشخیص بیماری با توضیح‌پذیری علّی
• 71. طراحی درمان‌های شخصی‌سازی شده
• 72. نقش علیت در یادگیری اکتشافی
• 73. یادگیری تقویتی اکتشافی علّی
• 74. یادگیری اکتشافی در محیط‌های پیچیده
• 75. حسابداری علّی در یادگیری تقویتی
• 76. اصول حسابداری علّی
• 77. الگوریتم‌های حسابداری علّی
• 78. کاربرد حسابداری علّی در RL
• 79. مطالعات موردی RL علّی
• 80. RL علّی در بازی‌ها
• 81. RL علّی در رباتیک خودمختار
• 82. RL علّی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 83. RL علّی در مدیریت منابع
• 84. چالش‌های عملی پیاده‌سازی RL علّی
• 85. انتخاب مدل‌های علّی مناسب
• 86. اعتبارسنجی مدل‌های علّی
• 87. ادغام مدل‌های علّی و RL
• 88. ارزیابی توضیحات علّی در RL
• 89. مقایسه رویکردهای مختلف RL علّی
• 90. آینده یادگیری تقویتی با رویکرد علّی
• 91. روندهای تحقیقاتی فعلی
• 92. فرصت‌های آینده
• 93. توسعه ابزارها و چارچوب‌ها
• 94. تأثیر RL علّی بر توسعه AI
• 95. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز