دوره شبکه‌های عصبی و همکاری در عامل‌های یادگیری تقویتی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبکه‌های عصبی و همکاری در عامل‌های یادگیری تقویتی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: همکاری (Cooperative MARL)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 3. انواع شبکه‌های عصبی
• 4. شبکه‌های عصبی پیش‌خور
• 5. پس‌انتشار خطا
• 6. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
• 7. توابع فعال‌سازی
• 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 9. کاربرد CNN در بینایی ماشین
• 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 11. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 12. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 13. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 14. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 15. مکانیزم توجه در ترنسفورمرها
• 16. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 17. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
• 18. عامل و محیط در یادگیری تقویتی
• 19. حالت، عمل و پاداش
• 20. سیاست و تابع ارزش
• 21. یادگیری تقویتی بدون مدل
• 22. الگوریتم‌های Monte Carlo
• 23. یادگیری تقویتی با مدل
• 24. الگوریتم‌های Temporal Difference (TD)
• 25. Q-Learning
• 26. Deep Q-Networks (DQN)
• 27. Double DQN
• 28. Dueling DQN
• 29. Prioritized Experience Replay
• 30. Actor-Critic Methods
• 31. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
• 32. Proximal Policy Optimization (PPO)
• 33. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
• 34. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
• 35. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعاملی
• 36. تعامل بین عامل‌ها
• 37. همکاری در سیستم‌های چندعاملی
• 38. هماهنگی در سیستم‌های چندعاملی
• 39. رقابت در سیستم‌های چندعاملی
• 40. بازی‌های جمعی
• 41. بازی‌های غیرجمع
• 42. تعادل نش
• 43. یادگیری بازی‌ها
• 44. مدل‌سازی محیط در MARL
• 45. یادگیری سیاست مشترک
• 46. یادگیری سیاست‌های مجزا
• 47. اقتصاد خرد و نظریه بازی‌ها
• 48. کاربرد در اقتصاد و مدیریت
• 49. مدل‌سازی رفتار اقتصادی عامل‌ها
• 50. بهینه‌سازی منابع در سیستم‌های چندعاملی
• 51. شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی محیط
• 52. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 53. کاربرد در رباتیک
• 54. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
• 55. کاربرد در مدیریت ترافیک
• 56. کاربرد در شبکه‌های هوشمند
• 57. کاربرد در بازی‌های کامپیوتری
• 58. کاربرد در امور مالی
• 59. کاربرد در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• 60. کاربرد در مدیریت انرژی
• 61. کاربرد در سیستم‌های خودکار
• 62. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 63. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 64. امنیت سایبری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 65. انطباق با قوانین و مقررات
• 66. حریم خصوصی داده‌ها
• 67. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 68. قابلیت تفسیر مدل‌های یادگیری عمیق
• 69. مدیریت ریسک در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 70. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های قانونی در ایران
• 71. استانداردهای فنی در ایران
• 72. اصول فقهی در نظام اقتصادی ایران
• 73. حقوق مصرف‌کننده در ایران
• 74. قوانین مربوط به داده‌ها و اطلاعات
• 75. مقررات بانک مرکزی جمهوری اسلامی ایران
• 76. قوانین مربوط به امنیت سایبری در ایران
• 77. حفظ منافع ملی در فناوری‌های نوین
• 78. اصول اخلاقی در پژوهش‌های علمی
• 79. چارچوب‌های نهادی در ایران برای فناوری
• 80. نظارت بر محتوای دیجیتال
• 81. قوانین مربوط به مالکیت فکری
• 82. اصول مربوط به همکاری‌های بین‌المللی
• 83. تأثیر فناوری بر جامعه از منظر اسلامی
• 84. مسائل حقوقی رمزارزها در ایران
• 85. حکمرانی داده در ایران
• 86. فناوری و توسعه پایدار در ایران
• 87. نوآوری و کارآفرینی در ایران
• 88. اقتصاد مقاومتی و فناوری
• 89. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در ایران
• 90. فرصت‌های هوش مصنوعی برای اقتصاد ایران
• 91. آموزش و توسعه مهارت در عصر هوش مصنوعی
• 92. آینده هوش مصنوعی و جامعه ایران
• 93. چارچوب‌های نظارتی برای هوش مصنوعی
• 94. اهمیت بومی‌سازی فناوری‌های هوش مصنوعی
• 95. نقش پژوهشگاه‌ها و دانشگاه‌ها
• 96. همکاری بخش خصوصی و دولتی
• 97. ارزیابی فناوری‌های نوین
• 98. راهبردهای ملی در حوزه هوش مصنوعی
• 99. اهمیت داده‌های بومی
• 100. توسعه ابزارهای تحلیلی داخلی