دوره COMA: راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان و پژوهشگران حوزه MARL همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره COMA: راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان و پژوهشگران حوزه MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
• 3. عوامل در محیط‌های یادگیری تقویتی
• 4. تابع پاداش و تابع ارزش
• 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
• 6. یادگیری Q-Learning
• 7. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
• 8. یادگیری Policy Gradient
• 9. یادگیری Actor-Critic
• 10. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی چندعامله (MAI)
• 11. تفاوت بین MARL و MAI
• 12. چالش‌های کلیدی در MARL
• 13. عدم ایستایی محیط
• 14. مشاهده‌پذیری محدود
• 15. مسائل هماهنگی و رقابت
• 16. تقسیم‌بندی وظایف در MARL
• 17. مفهوم عامل مستقل
• 18. فرض ایستایی محیط
• 19. مدل‌های هماهنگی و رقابت
• 20. یادگیری عامل مستقل (IQL)
• 21. الگوریتم‌های مبتنی بر IQL
• 22. Deep Q-Learning برای عامل مستقل
• 23. Policy Gradient برای عامل مستقل
• 24. Actor-Critic برای عامل مستقل
• 25. محیط‌های شبیه‌سازی شده برای MARL
• 26. بازی‌های رومیزی و ویدئویی
• 27. شبیه‌سازهای ترافیک
• 28. سیستم‌های رباتیک
• 29. کاربرد در مدیریت منابع
• 30. بهینه‌سازی تخصیص منابع
• 31. مدیریت انرژی
• 32. مدیریت جریان ترافیک
• 33. کاربرد در رباتیک مشارکتی
• 34. هماهنگی ربات‌ها در انبار
• 35. ناوبری ربات‌های خودمختار
• 36. تشکیل گروه ربات‌ها
• 37. کاربرد در بازی‌ها
• 38. استراتژی‌های عامل در بازی‌های تیمی
• 39. یادگیری استراتژی‌های رقابتی
• 40. بازی‌های چندنفره پیچیده
• 41. کاربرد در امور مالی
• 42. معاملات الگوریتمی
• 43. مدیریت سبد سهام
• 44. پیش‌بینی بازارهای مالی
• 45. کاربرد در زنجیره تأمین
• 46. بهینه‌سازی موجودی
• 47. مدیریت لجستیک
• 48. برنامه‌ریزی تولید
• 49. کاربرد در شبکه‌های هوشمند
• 50. مدیریت توزیع انرژی
• 51. پیش‌بینی تقاضای برق
• 52. بهینه‌سازی پاسخگویی بار
• 53. توسعه محیط‌های MARL سفارشی
• 54. چارچوب‌های شبیه‌سازی MARL
• 55. OpenAI Gym برای MARL
• 56. PettingZoo
• 57. Multi-Agent Particle Environment (MPE)
• 58. معیارهای ارزیابی در MARL
• 59. نرخ موفقیت
• 60. کارایی منابع
• 61. عدالت در توزیع
• 62. تحلیل پایداری در MARL
• 63. روش‌های تحلیل پایداری
• 64. تضمین عملکرد در سناریوهای پیچیده
• 65. محدودیت‌های محاسباتی در MARL
• 66. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی
• 67. تقریب توابع ارزش
• 68. یادگیری فشرده
• 69. تکنیک‌های یادگیری متمرکز
• 70. یادگیری متمرکز با استفاده از میانجی‌ها
• 71. یادگیری متمرکز با استفاده از شبکه مرکزی
• 72. یادگیری متمرکز با استفاده از پلتفرم ابری
• 73. روش‌های غیرمتمرکز در MARL
• 74. یادگیری توزیع شده
• 75. یادگیری فدرال برای MARL
• 76. یادگیری مبتنی بر ارتباطات
• 77. یادگیری ارتباطی در MARL
• 78. پروتکل‌های ارتباطی برای عوامل
• 79. یادگیری با پیام‌رسانی
• 80. تقویت یادگیری با استفاده از ارتباطات
• 81. یادگیری تقویتی عمیق برای MARL
• 82. معماری‌های شبکه عصبی برای MARL
• 83. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در MARL
• 84. شبکه‌های عصبی بازگشتی در MARL
• 85. شبکه‌های عصبی گراف در MARL
• 86. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
• 87. ساخت مدل‌های محیطی
• 88. استفاده از مدل‌ها برای برنامه‌ریزی
• 89. یادگیری تطبیقی در MARL
• 90. تطبیق با محیط‌های پویا
• 91. یادگیری استراتژی‌های جدید
• 92. ملاحظات اخلاقی در MARL
• 93. مسئولیت‌پذیری عوامل
• 94. شفافیت در تصمیم‌گیری
• 95. تأثیر بر جوامع
• 96. مرزهای تحقیق در MARL
• 97. چالش‌های مقیاس‌پذیری
• 98. یادگیری در محیط‌های واقعی
• 99. یادگیری با داده‌های محدود
• 100. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع شده