دوره از تئوری تا عمل: پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله در پروژه‌های مهندسی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره از تئوری تا عمل: پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله در پروژه‌های مهندسی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت پروژه مهندسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری تقویتی
• 2. مقدمه‌ای بر عامل‌ها و محیط‌ها
• 3. تابع پاداش و هدف یادگیری
• 4. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
• 5. فضای حالت و فضای عمل
• 6. روش‌های ارزش‌گذاری حالت (Value Iteration)
• 7. روش‌های سیاست‌گذاری (Policy Iteration)
• 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
• 9. یادگیری Q (Q-Learning)
• 10. یادگیری SARSA
• 11. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
• 12. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
• 13. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 14. مبانی عامل‌های چندگانه
• 15. تعامل عامل‌ها در محیط
• 16. مسائل هماهنگی و رقابت
• 17. انواع هماهنگی در MARL
• 18. مسائل همکاری در MARL
• 19. مدل‌های همکاری عامل‌ها
• 20. مدل‌های رقابتی عامل‌ها
• 21. بازی‌های صفر و یک
• 22. نظریه بازی‌ها در MARL
• 23. تعادل نش (Nash Equilibrium)
• 24. کاربرد تئوری بازی‌ها در MARL
• 25. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
• 26. یادگیری Q مشترک (Joint Q-Learning)
• 27. یادگیری سیاست مشترک (Joint Policy Learning)
• 28. یادگیری سیاست توزیع‌شده (Distributed Policy Learning)
• 29. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Training, Decentralized Execution - CTDE)
• 30. شبکه‌های عامل مرکزی (MADDPG)
• 31. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل مستقل (Independent Q-Learning - IQL)
• 32. یادگیری تقویتی مبتنی بر هماهنگ‌کننده (Coordinator-based RL)
• 33. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل مشترک
• 34. مدل‌سازی محیط مشترک
• 35. یادگیری تقویتی با حافظه بلندمدت (LSTM-RL)
• 36. یادگیری تقویتی با توجه (Attention Mechanisms)
• 37. یادگیری تقویتی برای رباتیک
• 38. کنترل ربات‌های صنعتی
• 39. هماهنگی ربات‌های متحرک
• 40. مسیریابی ربات‌ها در محیط‌های پویا
• 41. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 42. مدیریت منابع در شبکه‌ها
• 43. بهینه‌سازی ترافیک شبکه
• 44. کنترل سیستم‌های هوشمند
• 45. یادگیری تقویتی در مالی
• 46. معاملات الگوریتمی
• 47. مدیریت پرتفوی
• 48. پیش‌بینی بازار سهام
• 49. یادگیری تقویتی در سلامت
• 50. تشخیص بیماری
• 51. بهینه‌سازی درمان
• 52. مدیریت دارو
• 53. یادگیری تقویتی در حمل و نقل
• 54. کنترل ترافیک هوایی
• 55. مدیریت ناوگان خودرو
• 56. بهینه‌سازی مسیر حمل و نقل
• 57. یادگیری تقویتی در انرژی
• 58. مدیریت شبکه برق
• 59. بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 60. پیش‌بینی تولید انرژی
• 61. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
• 62. هوش مصنوعی در بازی‌های استراتژیک
• 63. شبیه‌سازی بازی‌ها
• 64. توسعه عامل‌های بازی
• 65. پیاده‌سازی عملی MARL
• 66. انتخاب محیط شبیه‌سازی
• 67. تنظیم پارامترها
• 68. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
• 69. تجزیه و تحلیل نتایج
• 70. استفاده از کتابخانه‌های MARL (مانند PettingZoo)
• 71. پروژه‌های مهندسی با MARL
• 72. طراحی سیستم‌های کنترل هوشمند
• 73. بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
• 74. توسعه ربات‌های خودمختار
• 75. مدیریت شبکه‌های پیچیده
• 76. مسائل اخلاقی و ایمنی در MARL
• 77. تفسیرپذیری مدل‌های MARL
• 78. قابلیت اطمینان سیستم‌های MARL
• 79. حفاظت از داده‌ها در MARL
• 80. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی برای هوش مصنوعی
• 81. کاربرد هوش مصنوعی در مهندسی با رعایت قوانین
• 82. ملاحظات اقتصادی در پیاده‌سازی MARL
• 83. توجیه اقتصادی پروژه‌های MARL
• 84. بازگشت سرمایه در سیستم‌های هوشمند
• 85. بهینه‌سازی هزینه‌ها با MARL
• 86. مباحث پیشرفته در MARL
• 87. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
• 88. یادگیری تقویتی برای اکتشاف
• 89. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
• 90. یادگیری تقویتی برای ربات‌های انسان‌نما
• 91. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL
• 92. مدیریت رفتار جمعی در ربات‌ها
• 93. هماهنگی ربات‌ها در محیط‌های ناشناخته
• 94. یادگیری تقویتی برای ربات‌های امدادگر
• 95. کاربرد MARL در سیستم‌های دفاعی (با رعایت ضوابط)
• 96. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های نظارتی (با رعایت ضوابط)
• 97. یادگیری تقویتی برای تحلیل داده‌های بزرگ
• 98. شناسایی الگوهای پیچیده در داده‌ها
• 99. پیش‌بینی رفتار سیستم‌ها
• 100. بهینه‌سازی فرآیندها در مقیاس بزرگ