دوره نکات پیشرفته در استفاده از شبکه‌های عصبی برای MARL همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره نکات پیشرفته در استفاده از شبکه‌های عصبی برای MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی (Neural Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
• 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
• 3. عناصر اصلی یک عامل یادگیری تقویتی
• 4. تابع پاداش و هدف‌گذاری
• 5. فضای حالت و عمل
• 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
• 7. یادگیری Q
• 8. یادگیری Q عمیق (DQN)
• 9. پیاده‌سازی DQN با استفاده از TensorFlow/PyTorch
• 10. یادگیری مبتنی بر سیاست
• 11. الگوریتم‌های Policy Gradient
• 12. Actor-Critic
• 13. پیاده‌سازی Actor-Critic
• 14. مفاهیم پیشرفته در RL
• 15. تکنیک‌های اکتشاف
• 16. اعتباردهی پاداش
• 17. یادگیری ترجیحی
• 18. یادگیری نیمه‌نظارتی در RL
• 19. یادگیری تقویتی با تقلید
• 20. انتقال یادگیری در RL
• 21. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چند عامله (MAS)
• 22. مفاهیم اساسی در MAS
• 23. هماهنگی و همکاری بین عامل‌ها
• 24. رقابت بین عامل‌ها
• 25. تعاملات مختلط
• 26. مدل‌سازی عامل‌های دیگر
• 27. مقدمه‌ای بر MARL
• 28. تفاوت‌های MARL با RL تک عامله
• 29. چالش‌های کلیدی در MARL
• 30. عدم ایستایی محیط (Non-stationarity)
• 31. مقیاس‌پذیری
• 32. مشکلات مشاهده‌پذیری
• 33. پیاده‌سازی‌های پایه MARL
• 34. روش‌های مبتنی بر Q برای MARL
• 35. Q-learning توزیع شده
• 36. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
• 37. پیاده‌سازی MADDPG
• 38. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
• 39. پیاده‌سازی COMA
• 40. روش‌های مبتنی بر سیاست برای MARL
• 41. Policy Gradient توزیع شده
• 42. VDN (Value Decomposition Networks)
• 43. پیاده‌سازی VDN
• 44. QMIX (Q-Learning for Cooperative Multi-Agent Systems)
• 45. پیاده‌سازی QMIX
• 46. IQL (Independent Q-Learning)
• 47. چالش‌های همکاری در MARL
• 48. روش‌های یادگیری توزیع شده
• 49. هماهنگی مبتنی بر ارتباطات
• 50. یادگیری مبتنی بر تیم
• 51. مدل‌سازی هماهنگی
• 52. چالش‌های رقابت در MARL
• 53. بازی‌های صفر و یک
• 54. بازی‌های غیر صفر و یک
• 55. مدل‌سازی رقبا
• 56. یادگیری مبتنی بر Game Theory
• 57. مقدمه‌ای بر Game Theory در MARL
• 58. تعادل نش
• 59. تعادل کورنو
• 60. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 61. کاربرد شبکه‌های عصبی در RL
• 62. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای ورودی‌های تصویری
• 63. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای توالی‌ها
• 64. شبکه‌های عصبی ادراکی (Perception Networks)
• 65. نکات پیشرفته در شبکه‌های عصبی برای MARL
• 66. شبکه‌های عصبی با حافظه بلند-کوتاه مدت (LSTM)
• 67. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در MARL
• 68. استفاده از مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 69. معماری‌های شبکه‌های عصبی سفارشی برای MARL
• 70. شبکه‌های عصبی مولد (Generative Networks) در MARL
• 71. یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based MARL)
• 72. یادگیری مدل محیط
• 73. استفاده از مدل برای برنامه‌ریزی
• 74. روش‌های یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free MARL)
• 75. کاربرد تکنیک‌های پیشرفته در MARL
• 76. یادگیری اکتشافی پیشرفته
• 77. یادگیری با پاداش‌های مصنوعی (Reward Shaping)
• 78. یادگیری تقویتی در رباتیک
• 79. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
• 80. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 81. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
• 82. یادگیری تقویتی در شبکه‌های هوشمند
• 83. یادگیری تقویتی در سیستم‌های مالی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
• 84. پروتکل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
• 85. یادگیری ارتباطات خودکار
• 86. روش‌های ارزیابی و تحلیل عملکرد در MARL
• 87. شبیه‌سازی و تست در محیط‌های واقع‌گرایانه
• 88. مطالعات موردی پیشرفته در MARL
• 89. ملاحظات اخلاقی و امنیتی در MARL
• 90. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 91. آینده پژوهش در MARL
• 92. کاربرد شبکه‌های عصبی در یادگیری اجتماعی عامل‌ها
• 93. یادگیری اجتماعی در MARL
• 94. یادگیری تقویتی با مربی (Curriculum Learning)
• 95. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در MARL
• 96. تکنیک‌های تنظیم پارامترهای شبکه‌های عصبی
• 97. ارزیابی استحکام (Robustness) مدل‌های MARL
• 98. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks) در MARL
• 99. پیاده‌سازی GNN در MARL
• 100. یادگیری تقویتی با در نظر گرفتن عدم قطعیت