دوره MARL در سیستم‌های توصیه‌گر و شخصی‌سازی شده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره MARL در سیستم‌های توصیه‌گر و شخصی‌سازی شده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: کاربردهای پیشرفته MARL

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
• 3. عامل‌ها و محیط در MARL
• 4. پاداش و تابع ارزش در MARL
• 5. استراتژی‌ها و سیاست‌ها در MARL
• 6. فضای حالت و عمل در MARL
• 7. مدل‌های یادگیری تقویتی
• 8. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
• 9. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
• 10. روش‌های یادگیری ارزش (Value-Based Methods)
• 11. روش‌های یادگیری سیاست (Policy-Based Methods)
• 12. روش‌های ترکیبی (Actor-Critic Methods)
• 13. کاربردهای MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
• 14. شخصی‌سازی و توصیه‌گرهای هوشمند
• 15. مدل‌سازی رفتار کاربر در سیستم‌های توصیه‌گر
• 16. تعامل عامل‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
• 17. فهم نیازهای پنهان کاربر
• 18. استفاده از تاریخچه تعامل کاربر
• 19. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 20. توصیه‌گرهای مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
• 21. توصیه‌گرهای ترکیبی
• 22. چالش‌های MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
• 23. مقیاس‌پذیری در MARL
• 24. عدم قطعیت در محیط کاربر
• 25. رقابت بین عامل‌ها
• 26. همکاری بین عامل‌ها
• 27. تعادل بین اکتشاف و بهره‌برداری
• 28. یادگیری تطبیقی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 29. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای توصیه‌گرها
• 30. یادگیری Q-Learning در توصیه‌گرها
• 31. Deep Q-Networks (DQN) برای توصیه‌گرها
• 32. Policy Gradient Methods برای توصیه‌گرها
• 33. Actor-Critic Algorithms برای توصیه‌گرها
• 34. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) در توصیه‌گرها
• 35. معماری‌های شبکه‌های عصبی در MARL
• 36. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای توصیه‌گرها
• 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای توصیه‌گرها
• 38. شبکه‌های عصبی توجهی (Attention) برای توصیه‌گرها
• 39. مدل‌های مبتنی بر گراف (GNN) در توصیه‌گرها
• 40. یادگیری تقویتی با عوامل متعدد همکار
• 41. یادگیری تقویتی با عوامل متعدد رقیب
• 42. مدل‌های هماهنگی عامل‌ها
• 43. یادگیری تقویتی برای توصیه‌گرهای پویای زمانی
• 44. مدل‌سازی تغییرات سلیقه کاربر
• 45. توصیه‌گرهای مبتنی بر عامل‌های هوشمند
• 46. طراحی پاداش برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 47. متریک‌های ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 48. دقت و فراخوانی در توصیه‌گرها
• 49. پوشش و تنوع در توصیه‌گرها
• 50. تازگی و رضایت کاربر
• 51. ارزیابی عادلانه سیستم‌های توصیه‌گر
• 52. اخلاق در سیستم‌های توصیه‌گر
• 53. حریم خصوصی کاربر در توصیه‌گرها
• 54. شفافیت در سیستم‌های توصیه‌گر
• 55. سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 56. مقاومت در برابر حملات توصیه‌گر
• 57. مطالعات موردی MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
• 58. کاربرد در پلتفرم‌های پخش فیلم
• 59. کاربرد در پلتفرم‌های موسیقی
• 60. کاربرد در فروشگاه‌های آنلاین
• 61. کاربرد در شبکه‌های اجتماعی
• 62. کاربرد در بازی‌های ویدئویی
• 63. کاربرد در سیستم‌های خبری
• 64. پیشرفت‌های اخیر در MARL برای توصیه‌گرها
• 65. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 66. یادگیری تقویتی برای توصیه‌گرهای real-time
• 67. تکنیک‌های افزایش داده در MARL
• 68. کاربرد یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
• 69. یادگیری تقویتی با اطلاعات ناقص
• 70. یادگیری تقویتی با محیط‌های پویا
• 71. یادگیری تقویتی برای توصیه‌گرهای چندهدفه
• 72. بهینه‌سازی همزمان اهداف مختلف
• 73. ملاحظات پیاده‌سازی MARL
• 74. انتخاب چارچوب‌های نرم‌افزاری
• 75. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
• 76. آموزش و تنظیم پارامترهای مدل
• 77. ارزیابی و تست مدل
• 78. استقرار سیستم توصیه‌گر
• 79. نگهداری و به‌روزرسانی سیستم
• 80. آینده MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
• 81. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده فراگیر
• 82. توصیه‌گرهای اخلاقی و مسئولیت‌پذیر
• 83. توصیه‌گرهای با قابلیت توضیح‌پذیری بالا
• 84. یادگیری تقویتی شناختی در توصیه‌گرها
• 85. سیستم‌های توصیه‌گر تعاملی پیشرفته
• 86. همکاری انسان و ماشین در توصیه‌گرها
• 87. یادگیری تقویتی برای توصیه‌گرهای واقعیت مجازی/افزوده
• 88. بهینه‌سازی تجربه کاربری با MARL
• 89. پژوهش‌های آینده در حوزه MARL و توصیه‌گرها