دوره پیامدهای نظری یادگیری با عامل‌های با اولویت‌های متفاوت همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیامدهای نظری یادگیری با عامل‌های با اولویت‌های متفاوت

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: جنبه‌های نظری MARL

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری با عامل‌های اولویت‌دار
• 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
• 3. تابع پاداش در یادگیری با عامل
• 4. تعریف محیط و وضعیت در یادگیری عامل
• 5. تابع انتقال حالت در یادگیری عامل
• 6. الگوریتم‌های یادگیری بدون مدل
• 7. یادگیری Q
• 8. یادگیری SARSA
• 9. یادگیری مبتنی بر سیاست
• 10. الگوریتم Policy Gradient
• 11. یادگیری Actor-Critic
• 12. الگوریتم‌های یادگیری با مدل
• 13. یادگیری مبتنی بر ارزش
• 14. یادگیری مبتنی بر شبیه‌سازی
• 15. مدل‌سازی محیط یادگیری
• 16. برنامه‌ریزی در یادگیری با عامل
• 17. انواع اولویت‌ها در عامل‌های یادگیرنده
• 18. اولویت‌های ثابت و پویا
• 19. مدیریت اولویت‌های متغیر
• 20. تأثیر اولویت‌ها بر رفتار عامل
• 21. پیامدهای اولویت‌های متعارض
• 22. حل تعارض اولویت‌ها
• 23. روش‌های متعادل‌سازی اولویت‌ها
• 24. اولویت‌بندی وظایف در عامل‌های چندوظیفه‌ای
• 25. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
• 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در RL
• 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در RL
• 28. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در RL
• 29. پیاده‌سازی Deep RL
• 30. یادگیری Q-Network عمیق (DQN)
• 31. روش‌های بهبود DQN
• 32. Double DQN
• 33. Dueling DQN
• 34. Prioritized Experience Replay
• 35. یادگیری Actor-Critic عمیق
• 36. A2C (Advantage Actor-Critic)
• 37. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
• 38. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
• 39. TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
• 40. SAC (Soft Actor-Critic)
• 41. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
• 42. یادگیری تقویتی در رباتیک
• 43. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 44. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
• 45. یادگیری تقویتی در امور مالی اسلامی
• 46. چارچوب‌های فقهی در امور مالی
• 47. اصول بانکداری بدون ربا
• 48. عقود اسلامی در سرمایه‌گذاری
• 49. مدیریت ریسک در ابزارهای مالی اسلامی
• 50. مطالعات موردی در امور مالی
• 51. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندها
• 52. کاربردها در صنعت
• 53. کاربردها در حمل و نقل
• 54. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 55. هماهنگی عامل‌ها
• 56. بازی‌های تفکیک‌شده (Coordination Games)
• 57. نظریه بازی‌ها در یادگیری عامل
• 58. تعادل نش در بازی‌های چندعامله
• 59. بازی‌های مشارکتی
• 60. یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی مولد
• 61. تولید محتوا با عامل‌های یادگیرنده
• 62. کاربردها در هنر و طراحی
• 63. رعایت چارچوب‌های فرهنگی و شرعی در تولید محتوا
• 64. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 65. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
• 66. شفافیت و تفسیرپذیری در یادگیری عامل
• 67. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 68. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 69. ملاحظات فقهی در کاربردهای هوش مصنوعی
• 70. استانداردهای فنی و علمی در توسعه هوش مصنوعی
• 71. ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیرنده
• 72. معیارهای سنجش موفقیت
• 73. تحلیل حساسیت و عدم قطعیت
• 74. روش‌های آزمایش و اعتبارسنجی
• 75. یادگیری تقویتی آنلاین و آفلاین
• 76. چالش‌های یادگیری تقویتی آفلاین
• 77. روش‌های یادگیری تقویتی آفلاین
• 78. Off-policy correction
• 79. Batch Reinforcement Learning
• 80. تعمیم‌پذیری مدل‌ها
• 81. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 82. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
• 83. یادگیری با داده‌های محدود
• 84. یادگیری تقویتی کارآمد از نظر داده
• 85. روش‌های کاهش بعد
• 86. تقویت یادگیری از طریق بازخورد انسانی
• 87. بازخورد انسانی در یادگیری عامل
• 88. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
• 89. کاربرد RLHF در مدل‌های زبانی
• 90. ملاحظات شرعی در تعامل با عامل‌های هوشمند
• 91. نظارت و کنترل بر عامل‌های هوشمند
• 92. آینده یادگیری با عامل‌های اولویت‌دار
• 93. روندهای تحقیقاتی نوین
• 94. چالش‌های پیش رو
• 95. تأثیر بر جوامع و اقتصاد
• 96. چشم‌انداز توسعه فناوری