دوره طراحی الگوریتم‌های MARL برای شخصی‌سازی تجربه کاربری در رسانه‌های اجتماعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی الگوریتم‌های MARL برای شخصی‌سازی تجربه کاربری در رسانه‌های اجتماعی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات رسانه‌ای در صنعت رسانه‌های اجتماعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی چندعامله (MARL)
• 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
• 3. یادگیری تقویتی تک‌عامله (Single-Agent RL)
• 4. مفهوم عامل و محیط
• 5. تابع پاداش و حالت
• 6. سیاست و تابع ارزش
• 7. الگوریتم‌های فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
• 8. روش‌های مبتنی بر ارزش (Value-Based Methods)
• 9. یادگیری Q (Q-Learning)
• 10. یادگیری Q عمیق (Deep Q-Learning - DQN)
• 11. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods)
• 12. گرادیان سیاست (Policy Gradients)
• 13. الگوریتم Actor-Critic
• 14. الگوریتم‌های ترکیبی (Actor-Critic)
• 15. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله (MAS)
• 16. تفاوت MARL با RL تک‌عامله
• 17. چالش‌های سیستم‌های چندعامله
• 18. وابستگی عامل‌ها به یکدیگر
• 19. عدم قطعیت محیطی
• 20. عدم ایستایی (Non-Stationarity)
• 21. مشاهده‌پذیری محدود (Partial Observability)
• 22. طراحی پاداش در MARL
• 23. مقدمه ای بر شخصی‌سازی تجربه کاربری
• 24. نقش الگوریتم‌ها در شخصی‌سازی
• 25. اهمیت شخصی‌سازی در رسانه‌های اجتماعی
• 26. انواع مدل‌های شخصی‌سازی
• 27. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 28. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
• 29. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
• 30. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
• 31. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی (Hybrid Recommender Systems)
• 32. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
• 33. مدل‌سازی تعامل عامل‌ها در توصیه‌گرها
• 34. یادگیری سیاست‌های توصیه‌گر
• 35. شخصی‌سازی محتوا در رسانه‌های اجتماعی
• 36. توصیه پست‌ها و مقالات
• 37. توصیه ویدئوها و موسیقی
• 38. توصیه محصولات و خدمات
• 39. شخصی‌سازی تبلیغات
• 40. بهینه‌سازی نمایش تبلیغات
• 41. تعیین زمان و مکان نمایش تبلیغات
• 42. مدل‌سازی رفتار کاربر در رسانه‌های اجتماعی
• 43. یادگیری الگوهای رفتاری کاربران
• 44. پیش‌بینی علاقه کاربر به محتوا
• 45. تطبیق پویای محتوا با کاربر
• 46. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
• 47. ساختار شبکه‌های اجتماعی
• 48. تحلیل تعاملات کاربران
• 49. شناسایی گروه‌ها و انجمن‌ها
• 50. کاربرد MARL در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 51. یافتن تأثیرگذاران (Influencers)
• 52. مدیریت انجمن‌های آنلاین
• 53. بهینه‌سازی انتشار محتوا
• 54. شخصی‌سازی رابط کاربری (UI)
• 55. تطبیق چیدمان و ظاهر رابط کاربری
• 56. شخصی‌سازی نوتیفیکیشن‌ها
• 57. بهینه‌سازی تجربه کاربری کلی
• 58. الگوریتم‌های MARL برای شخصی‌سازی رابط کاربری
• 59. مدل‌سازی تعامل کاربر با رابط کاربری
• 60. یادگیری سیاست‌های تنظیم رابط کاربری
• 61. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در رسانه‌های اجتماعی
• 62. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
• 63. مدیریت حجم عظیم داده
• 64. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 65. امنیت سیستم‌های MARL
• 66. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
• 67. معیارهای ارزیابی در MARL
• 68. معیارهای ارزیابی در شخصی‌سازی
• 69. آزمایش‌های A/B برای ارزیابی
• 70. مطالعات موردی (Case Studies)
• 71. کاربرد MARL در توییتر (X)
• 72. کاربرد MARL در اینستاگرام
• 73. کاربرد MARL در یوتیوب
• 74. کاربرد MARL در پلتفرم‌های خبری
• 75. کاربرد MARL در پلتفرم‌های آموزشی
• 76. ملاحظات اخلاقی در MARL
• 77. سوگیری در الگوریتم‌های MARL
• 78. شفافیت در سیستم‌های شخصی‌سازی
• 79. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 80. موضوعات پیشرفته در MARL
• 81. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
• 82. یادگیری تقویتی از طریق تقلید (Imitation Learning)
• 83. یادگیری تقویتی عمیق با مشاهده محدود (Deep RL with Partial Observability)
• 84. بازی‌های مجموع-صفر (Zero-Sum Games) و مجموع-کامل (General-Sum Games)
• 85. بازی‌های تدافعی (Adversarial Games)
• 86. مفاهیم اقتصاد رفتاری در MARL
• 87. پاداش‌های مبتنی بر انگیزه (Incentive-Based Rewards)
• 88. طراحی سیستم‌های پاداش برای کاربران
• 89. کاربرد MARL در شبکه‌های توزیع‌شده
• 90. بهینه‌سازی در سیستم‌های همتا به همتا (P2P)
• 91. سیستم‌های توصیه‌گر غیرمتمرکز
• 92. ملاحظات فقهی و حقوقی در استفاده از داده‌ها
• 93. حفظ چارچوب خانواده در شخصی‌سازی
• 94. اصول اخلاقی اسلامی در طراحی سیستم‌ها
• 95. پایان‌نامه و تحقیقات آتی در MARL