دوره تجزیه و تحلیل مقایسه‌ای الگوریتم‌های ترکیبی در MARL همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تجزیه و تحلیل مقایسه‌ای الگوریتم‌های ترکیبی در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: الگوریتم‌های ترکیبی (Hybrid Algorithms)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی چند عاملی (MARL)
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (RL)
• 3. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی
• 4. مدل‌های کلاسیک یادگیری تقویتی
• 5. مفاهیم کلیدی در MARL
• 6. تفاوت‌های MARL با RL تک عاملی
• 7. طبقه بندی الگوریتم‌های MARL
• 8. الگوریتم‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized)
• 9. الگوریتم‌های مبتنی بر عامل توزیع شده (Decentralized)
• 10. الگوریتم‌های ترکیبی در MARL
• 11. هدف گذاری در MARL
• 12. مشاهده پذیری در MARL
• 13. ارتباطات بین عامل‌ها در MARL
• 14. هماهنگی بین عامل‌ها در MARL
• 15. رقابت بین عامل‌ها در MARL
• 16. همکاری بین عامل‌ها در MARL
• 17. یادگیری سیاست مشترک (Joint Policy Learning)
• 18. یادگیری سیاست مجزا (Independent Policy Learning)
• 19. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش (Value-Based) در MARL
• 20. Q-learning در محیط‌های چند عاملی
• 21. Deep Q-Networks (DQN) برای MARL
• 22. Double DQN برای MARL
• 23. Dueling DQN برای MARL
• 24. Extensions of DQN for MARL
• 25. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based) در MARL
• 26. Policy Gradient Methods for MARL
• 27. REINFORCE in MARL
• 28. Actor-Critic Methods for MARL
• 29. A2C and A3C for MARL
• 30. Proximal Policy Optimization (PPO) for MARL
• 31. Trust Region Policy Optimization (TRPO) for MARL
• 32. Multi-Agent Actor-Critic (MAAC)
• 33. Decentralized Actor-Critic (DAC)
• 34. Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
• 35. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
• 36. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
• 37. QMIX (Q-Learning for Cooperative Multi-Agent Systems)
• 38. VDN (Value Decomposition Networks)
• 39. QTRAN (Q-function Decomposition for Cooperative MARL)
• 40. DIAL (Differentiable Inter-Agent Learning)
• 41. TarMAC (Targeted Multi-Agent Communication)
• 42. CommNet (Communication Neural Networks)
• 43. GNNs for MARL (Graph Neural Networks)
• 44. Attention Mechanisms in MARL
• 45. Transformer Architectures for MARL
• 46. Meta-Learning in MARL
• 47. Transfer Learning in MARL
• 48. Multi-Task Learning in MARL
• 49. Curriculum Learning in MARL
• 50. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) for MARL
• 51. Explainable AI (XAI) in MARL
• 52. Fairness and Ethics in MARL
• 53. Robustness and Safety in MARL
• 54. Scalability of MARL Algorithms
• 55. Emergent Behavior in MARL
• 56. Game Theory Concepts in MARL
• 57. Nash Equilibrium in MARL
• 58. Subgame Perfect Equilibrium in MARL
• 59. Repeated Games in MARL
• 60. Stochastic Games in MARL
• 61. Cooperative Game Theory in MARL
• 62. Coalitional Game Theory in MARL
• 63. Mechanism Design in MARL
• 64. Auctions and Market Design in MARL
• 65. Resource Allocation in MARL
• 66. Task Allocation in MARL
• 67. Scheduling in MARL
• 68. Robotics and Multi-Robot Systems
• 69. Autonomous Driving
• 70. Traffic Control Systems
• 71. Smart Grids
• 72. Financial Trading
• 73. Recommendation Systems
• 74. Natural Language Processing (NLP) Applications
• 75. Computer Vision Applications
• 76. Multi-Agent Pathfinding
• 77. Game Playing Agents
• 78. Simulation Environments for MARL
• 79. PettingZoo
• 80. SMAC (StarCraft Multi-Agent Challenge)
• 81. OpenAI Gym for MARL
• 82. Custom MARL Environments
• 83. Evaluation Metrics for MARL
• 84. Scalability Challenges
• 85. Communication Constraints
• 86. Partial Observability Challenges
• 87. Non-stationarity in MARL
• 88. Credit Assignment Problem in MARL
• 89. Exploration vs. Exploitation in MARL
• 90. Sample Efficiency in MARL
• 91. Generalization in MARL
• 92. Real-world Deployment Challenges
• 93. Future Directions in MARL
• 94. Theoretical Foundations of MARL
• 95. Algorithmic Innovations in MARL
• 96. Applications of MARL in Industry
• 97. Societal Impact of MARL
• 98. Ethical Considerations in MARL Development
• 99. Responsible AI Practices in MARL
• 100. Legal and Regulatory Frameworks for AI in Iran