دوره چالش‌های داده و نمونه‌برداری در MARL همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره چالش‌های داده و نمونه‌برداری در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: نکات و ترفندهای پیاده‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
• 2. اصول اساسی یادگیری تقویتی
• 3. یادگیری تقویتی با عامل تنها
• 4. مفاهیم عامل، محیط، حالت، عمل و پاداش
• 5. تابع ارزش و سیاست
• 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه (مانند Q-Learning)
• 7. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
• 8. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
• 9. معماری‌های شبکه عصبی متداول
• 10. نمونه‌برداری و اکتشاف در RL
• 11. تکنیک‌های اکتشاف (مانند اپسیلون-حریصانه)
• 12. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چند عامله
• 13. تفاوت MARL با RL تک عامله
• 14. چالش‌های کلیدی در MARL
• 15. ناپایداری محیطی ناشی از عوامل دیگر
• 16. مشاهده‌پذیری محدود (Partial Observability)
• 17. ناهمگونی اهداف عوامل
• 18. تکامل و هماهنگی بین عوامل
• 19. مفاهیم بازی‌های پویا
• 20. بازی‌های مجموع صفر و مجموع غیرصفر
• 21. تعادل نش در بازی‌های پویا
• 22. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی حالت-عمل (AC)
• 23. الگوریتم‌های Actor-Critic
• 24. تکنیک‌های گرادیان سیاست
• 25. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
• 26. مدل‌سازی محیط در MARL
• 27. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free MARL)
• 28. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل برای MARL
• 29. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه MARL
• 30. مدل‌سازی داده‌ها و ویژگی‌ها در MARL
• 31. جمع‌آوری داده‌ها برای آموزش MARL
• 32. پیش‌پردازش داده‌ها در MARL
• 33. مدیریت داده‌های حجیم در MARL
• 34. چالش‌های نمونه‌برداری در MARL
• 35. نمونه‌برداری تصادفی
• 36. نمونه‌برداری طبقه‌بندی شده (Stratified Sampling)
• 37. نمونه‌برداری تکراری (Importance Sampling)
• 38. نمونه‌برداری از تجربیات گذشته (Experience Replay)
• 39. اندازه بافر تجربه و تأثیر آن
• 40. استراتژی‌های نمونه‌برداری برای محیط‌های پویا
• 41. نمونه‌برداری در حضور نوسانات پاداش
• 42. نمونه‌برداری در حضور تغییرات حالت
• 43. نمونه‌برداری برای تعمیم‌پذیری مدل
• 44. نمونه‌برداری در سناریوهای با عامل زیاد
• 45. روش‌های نمونه‌برداری متمرکز بر عامل
• 46. روش‌های نمونه‌برداری متمرکز بر محیط
• 47. تکنیک‌های نمونه‌برداری فعال (Active Sampling)
• 48. یادگیری تقویتی با نظارت (Learning with Supervision)
• 49. انتقال یادگیری در MARL
• 50. یادگیری تقویتی متقابل (Inverse RL)
• 51. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده
• 52. کاربرد MARL در رباتیک
• 53. کنترل ترافیک هوایی با MARL
• 54. مدیریت منابع انرژی با MARL
• 55. سیستم‌های توصیه هوشمند مبتنی بر MARL
• 56. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با MARL
• 57. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه خودران
• 58. آموزش عوامل در محیط‌های شبیه‌سازی شده
• 59. ارزیابی عملکرد عوامل MARL
• 60. متریک‌های ارزیابی در MARL
• 61. تحلیل حساسیت به پارامترها
• 62. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده‌ها
• 63. تجزیه و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 64. یادگیری تداعی‌کننده (Autoencoders)
• 65. روش‌های کاهش ابعاد در حضور داده‌های غیرخطی
• 66. نمونه‌برداری در فضاهای حالت با ابعاد بالا
• 67. طراحی تابع پاداش در MARL
• 68. تأثیر تابع پاداش بر رفتار عامل
• 69. روش‌های طراحی تابع پاداش
• 70. یادگیری تابع پاداش از داده‌ها
• 71. چالش‌های طراحی تابع پاداش در سیستم‌های پیچیده
• 72. ملاحظات اخلاقی در MARL
• 73. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در MARL
• 74. شفافیت و قابلیت تفسیر در MARL
• 75. امنیت سیستم‌های MARL
• 76. تکنیک‌های تثبیت آموزش در MARL
• 77. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 78. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 79. مدیریت ناپایداری گرادیان
• 80. کاربرد الگوریتم‌های یادگیری عمیق در MARL
• 81. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در MARL
• 82. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
• 83. معماری‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
• 84. پیاده‌سازی عملی MARL با استفاده از فریم‌ورک‌ها
• 85. TensorFlow و Keras در MARL
• 86. PyTorch در MARL
• 87. Ray RLlib برای MARL
• 88. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MARL
• 89. تکنیک‌های موازی‌سازی و توزیع آموزش
• 90. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 91. روش‌های جستجوی خودکار ابرپارامترها
• 92. ارزیابی صحت و دقت مدل‌های MARL
• 93. آزمون‌های A/B در MARL
• 94. شبیه‌سازی سناریوهای واقع‌گرایانه
• 95. استانداردهای داده در MARL
• 96. مدیریت چرخه عمر مدل‌های MARL
• 97. آموزش مداوم (Continual Learning) در MARL
• 98. انتقال دانش بین وظایف
• 99. ملاحظات امنیتی در مورد داده‌های آموزشی
• 100. جمع‌آوری داده‌های ایمن و محرمانه