دوره پیشرفت‌های نوین در MARL برای سیستم‌های توصیه‌گر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیشرفت‌های نوین در MARL برای سیستم‌های توصیه‌گر

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
• 2. مفاهیم پایه در سیستم‌های توصیه‌گر
• 3. حوزه‌های کاربردی سیستم‌های توصیه‌گر
• 4. مدل‌های سنتی سیستم‌های توصیه‌گر
• 5. محدودیت‌های مدل‌های سنتی
• 6. نیاز به روش‌های نوین در سیستم‌های توصیه‌گر
• 7. اصول یادگیری تقویتی
• 8. عامل، محیط، پاداش در یادگیری تقویتی
• 9. فرایند یادگیری در یادگیری تقویتی
• 10. یادگیری تقویتی با مدل و بدون مدل
• 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
• 12. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 13. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
• 14. چالش‌های کلیدی در MARL
• 15. فضاهای حالت، عمل و مشاهده در MARL
• 16. هماهنگی و رقابت در MARL
• 17. یادگیری تقویتی ترکیبی (Hybrid MARL)
• 18. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
• 19. مدل‌سازی عوامل در سیستم‌های توصیه‌گر
• 20. تعامل بین کاربران و اقلام در سیستم‌های توصیه‌گر
• 21. مدل‌سازی پویایی کاربران در سیستم‌های توصیه‌گر
• 22. مدل‌سازی پویایی اقلام در سیستم‌های توصیه‌گر
• 23. یادگیری تقویتی برای توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده
• 24. توصیه‌گرهای مبتنی بر رفتار کاربر
• 25. توصیه‌گرهای مبتنی بر زمینه
• 26. توصیه‌گرهای مبتنی بر تعاملات اجتماعی
• 27. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 28. توصیه‌گرهای مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
• 29. توصیه‌گرهای مبتنی بر یادگیری عمیق
• 30. توصیه‌گرهای مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 31. توصیه‌گرهای مبتنی بر یادگیری عمیق چندعامله
• 32. استفاده از MARL برای کشف اقلام جدید
• 33. استفاده از MARL برای بهینه‌سازی ترتیب توصیه‌ها
• 34. استفاده از MARL برای مدیریت تنوع توصیه‌ها
• 35. استفاده از MARL برای شخصی‌سازی تعاملی
• 36. استفاده از MARL برای پیش‌بینی رضایت کاربر
• 37. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی معتبر در MARL
• 38. الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
• 39. الگوریتم‌های Q-Learning در MARL
• 40. الگوریتم‌های Policy Gradient در MARL
• 41. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش در MARL
• 42. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست در MARL
• 43. روش‌های یادگیری تقویتی متمرکز و غیرمتمرکز در MARL
• 44. تکنیک‌های یادگیری تقویتی ترکیبی برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 45. یادگیری تقویتی با تقلید (Imitation Learning) در MARL
• 46. یادگیری تقویتی با تقويت (Reinforcement Learning from Human Feedback)
• 47. یادگیری تقویتی با نظارت (Supervised Reinforcement Learning)
• 48. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال (Active Reinforcement Learning)
• 49. مدل‌سازی پاداش در MARL برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 50. طراحی تابع پاداش برای هماهنگی عوامل
• 51. طراحی تابع پاداش برای رقابت سازنده
• 52. پاداش‌های مبتنی بر کلیک و تبدیل
• 53. پاداش‌های مبتنی بر رضایت بلندمدت کاربر
• 54. پاداش‌های مبتنی بر تنوع و کشف
• 55. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
• 56. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL
• 57. ناپایداری در آموزش MARL
• 58. مسائل مربوط به ارتباطات بین عوامل
• 59. ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL
• 60. معیارهای ارزیابی سنتی
• 61. معیارهای ارزیابی جدید برای MARL
• 62. آزمایش‌های A/B برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 63. مطالعات موردی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL
• 64. کاربرد MARL در توصیه‌گرهای فیلم
• 65. کاربرد MARL در توصیه‌گرهای موسیقی
• 66. کاربرد MARL در توصیه‌گرهای محصولات فروشگاهی
• 67. کاربرد MARL در توصیه‌گرهای اخبار
• 68. کاربرد MARL در توصیه‌گرهای آموزشی
• 69. کاربرد MARL در توصیه‌گرهای شبکه‌های اجتماعی
• 70. مرور پیشرفت‌های اخیر در MARL برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 71. رویکردهای یادگیری عمیق در MARL
• 72. شبکه‌های عصبی گراف در MARL
• 73. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی کانولوشنال
• 74. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 75. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 76. یادگیری تقویتی با مدل‌های مولد
• 77. یادگیری تقویتی با تکنیک‌های فراگیری
• 78. یادگیری تقویتی با یادگیری چندوظیفه‌ای
• 79. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقالی
• 80. یادگیری تقویتی با یادگیری فدرال (Federated MARL)
• 81. استانداردهای اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL
• 82. حریم خصوصی کاربران
• 83. شفافیت در توصیه‌ها
• 84. عدالت و عدم تبعیض در توصیه‌ها
• 85. پتانسیل‌های آینده MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
• 86. سیستم‌های توصیه‌گر خودآموز و خودبهبود
• 87. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر واقعیت افزوده
• 88. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر تعاملات پیچیده
• 89. چالش‌های تحقیقاتی آینده در MARL برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 90. جمع‌بندی و مسیرهای پژوهشی آتی