دوره بازیهای صفر و یک در یادگیری تقویتی چندعامله همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره بازیهای صفر و یک در یادگیری تقویتی چندعامله
موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
موضوع میانی: بازیها (Games)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
- 2. مفاهیم پایه عامل و محیط
- 3. مدلهای عامل-محیط
- 4. فضای حالت و فضای عمل
- 5. تابع پاداش
- 6. هدف عامل
- 7. یادگیری اکتشافی در مقابل یادگیری استثماری
- 8. الگوریتمهای یادگیری تقویتی تکعامله
- 9. یادگیری Q (Q-Learning)
- 10. یادگیری سیاست گرادیان (Policy Gradient)
- 11. تفاوتهای یادگیری تقویتی تکعامله و چندعامله
- 12. چالشهای هماهنگی در محیطهای چندعامله
- 13. مسائل هماهنگی و رقابت
- 14. تئوری بازیها در یادگیری تقویتی چندعامله
- 15. بازیهای جمعی (Cooperative Games)
- 16. بازیهای رقابتی (Competitive Games)
- 17. بازیهای مختلط (Mixed Games)
- 18. تعریف مسئله یادگیری تقویتی چندعامله
- 19. مدلهای متقابل (Mutual Models)
- 20. مدلهای توزیعشده (Decentralized Models)
- 21. مدلهای متمرکز (Centralized Models)
- 22. مدلهای متمرکز-توزیعشده (Centralized-Decentralized Models)
- 23. الگوریتمهای یادگیری تقویتی چندعامله
- 24. یادگیری Q متمرکز (Centralized Q-Learning)
- 25. یادگیری Q توزیعشده (Decentralized Q-Learning)
- 26. یادگیری سیاست گرادیان توزیعشده (Decentralized Policy Gradient)
- 27. یادگیری عمقی Q متمرکز (Centralized Deep Q-Learning)
- 28. یادگیری عمقی Q توزیعشده (Decentralized Deep Q-Learning)
- 29. شبکههای عصبی عمیق در یادگیری تقویتی چندعامله
- 30. شبکههای عصبانی عمیق Q (DQN)
- 31. شبکههای عصبانی عمیق سیاست گرادیان (DPG)
- 32. شبکههای عصبانی عمیق عامل-عامل (MADDPG)
- 33. یادگیری عامل-عامل با شبکههای عصبانی (Actor-Critic)
- 34. استفاده از یادگیری عمیق برای نمایش حالت و عمل
- 35. یادگیری بازنمایی حالات در محیطهای چندعامله
- 36. یادگیری بازنمایی اعمال در محیطهای چندعامله
- 37. کاربرد شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN)
- 38. کاربرد شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 39. کاربرد شبکههای عصبی ترنسفورمر (Transformer)
- 40. هماهنگی در سیستمهای چندعامله
- 41. تکنیکهای هماهنگی مبتنی بر ارتباط
- 42. ارتباط مستقیم بین عاملها
- 43. ارتباط غیرمستقیم از طریق محیط
- 44. یادگیری زبان مشترک بین عاملها
- 45. یادگیری هماهنگی از طریق مشاهده اعمال دیگران
- 46. هماهنگی مبتنی بر قراردادهای اجتماعی
- 47. قراردادهای اجتماعی در سیستمهای چندعامله
- 48. یادگیری و اجرای قراردادهای اجتماعی
- 49. کاربرد قراردادهای اجتماعی در رباتیک
- 50. کاربرد قراردادهای اجتماعی در بازیها
- 51. رقابت در سیستمهای چندعامله
- 52. استراتژیهای رقابتی در بازیهای مجموع-صفر
- 53. یادگیری استراتژیهای بهینه در مقابل حریفان
- 54. مدلسازی رفتار حریفان
- 55. رقابت در بازیهای با مجموع-غیرصفر
- 56. رقابت در بازارهای مالی
- 57. رقابت در سیستمهای حمل و نقل
- 58. یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک
- 59. کنترل رباتهای خودمختار
- 60. هماهنگی بین رباتها در وظایف مشترک
- 61. رباتهای انبارداری و لجستیک
- 62. رباتهای کاوشگر و جستجو و نجات
- 63. رباتهای خانگی و خدماتی
- 64. یادگیری تقویتی چندعامله در بازیها
- 65. بازیهای استراتژی زمان واقعی (RTS)
- 66. بازیهای رومیزی چندنفره
- 67. بازیهای شبیهسازی
- 68. بازیهای ورزشی الکترونیکی
- 69. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستمهای توصیهگر
- 70. توصیهگرهای شخصیسازیشده
- 71. توصیه محصول و محتوا
- 72. بهینهسازی تجربه کاربری
- 73. سیستمهای توصیهگر در تجارت الکترونیک
- 74. سیستمهای توصیهگر در رسانههای اجتماعی
- 75. یادگیری تقویتی چندعامله در شبکههای هوشمند
- 76. مدیریت انرژی در شبکههای برق
- 77. کنترل ترافیک شهری
- 78. بهینهسازی منابع در مراکز داده
- 79. سیستمهای هوشمند حمل و نقل
- 80. سیستمهای توزیع منابع
- 81. چالشهای اخلاقی و امنیتی
- 82. حریم خصوصی عاملها
- 83. امنیت سیستمهای چندعامله
- 84. سوگیری در الگوریتمهای یادگیری چندعامله
- 85. مسئولیتپذیری در سیستمهای خودکار
- 86. کاربردهای خاص و پیشرفته
- 87. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستمهای توزیعشده
- 88. بهینهسازی توزیع منابع
- 89. مدیریت همزمانسازی
- 90. کنترل سیستمهای تعبیهشده
- 91. یادگیری تقویتی چندعامله در اقتصاد رفتاری
- 92. مدلسازی تصمیمگیری اقتصادی
- 93. تحلیل بازار
- 94. بهینهسازی سیاستهای اقتصادی
- 95. یادگیری تقویتی چندعامله در علوم اجتماعی
- 96. مدلسازی رفتار جمعی
- 97. پیشبینی روندهای اجتماعی
- 98. بهینهسازی سیاستهای اجتماعی
- 99. یادگیری تقویتی چندعامله در علوم زیستی
- 100. مدلسازی سیستمهای بیولوژیکی
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.