دوره PyMARL: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی همکار همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره PyMARL: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی همکار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی همکار و PyMARL
• 2. مفاهیم اساسی هوش مصنوعی همکار
• 3. چالش های یادگیری تقویتی چند عامله
• 4. معماری کلی سیستم های هوش مصنوعی همکار
• 5. نصب و راه اندازی PyMARL
• 6. اولین گام با PyMARL: محیط های ساده
• 7. عامل ها و محیط ها در PyMARL
• 8. برنامه ریزی عامل ها در PyMARL
• 9. یادگیری عامل ها در PyMARL
• 10. یادگیری تقویتی تک عامله مروری
• 11. روش های یادگیری Q-Learning
• 12. روش های یادگیری Deep Q-Network (DQN)
• 13. روش های Policy Gradient
• 14. معرفی الگوریتم های یادگیری تقویتی چند عامله
• 15. MARL در مقابل Multi-Agent Systems
• 16. یادگیری متمرکز در مقابل یادگیری غیرمتمرکز
• 17. انواع رویکردهای یادگیری تقویتی چند عامله
• 18. یادگیری عامل محور (Agent-Centric Learning)
• 19. یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک (Shared Observation Learning)
• 20. یادگیری مبتنی بر عامل های یادگیرنده (Learner Agent Learning)
• 21. یادگیری مبتنی بر عامل های ناظر (Supervisor Agent Learning)
• 22. یادگیری مختلط (Mixed Cooperative-Competitive)
• 23. محیط های شبیه سازی شده برای MARL
• 24. پیاده سازی محیط های ساده در PyMARL
• 25. محیط Gridworld برای MARL
• 26. محیط Cooperative Navigation
• 27. محیط Cooperative Communication
• 28. محیط Resource Collection
• 29. محیط Cooperative Predator-Prey
• 30. محیط Multi-Agent Traffic Control
• 31. محیط Multi-Agent Warehouse Management
• 32. محیط Multi-Agent Soccer
• 33. محیط Multi-Agent Drone Swarm
• 34. پیاده سازی عامل های یادگیرنده در PyMARL
• 35. عامل های مبتنی بر Q-Learning
• 36. عامل های مبتنی بر DQN
• 37. عامل های مبتنی بر Policy Gradient
• 38. عامل های مبتنی بر Actor-Critic
• 39. عامل های مبتنی بر MADDPG
• 40. عامل های مبتنی بر QMIX
• 41. عامل های مبتنی بر VDN
• 42. عامل های مبتنی بر COMA
• 43. عامل های مبتنی بر MAPPO
• 44. پیاده سازی محیط های پیچیده تر با PyMARL
• 45. محیط های بازی های ساده چند عامله
• 46. محیط های رباتیک شبیه سازی شده
• 47. محیط های کنترل ترافیک هوشمند
• 48. محیط های مدیریت منابع توزیع شده
• 49. محیط های لجستیک و انبارداری خودکار
• 50. محیط های همکاری در رباتیک صنعتی
• 51. محیط های هوشمند شهری
• 52. محیط های مدیریت انرژی شبکه
• 53. محیط های بازی های استراتژیک چند نفره
• 54. محیط های شبیه سازی فجایع و امداد و نجات
• 55. استفاده از PyMARL برای مسائل واقعی
• 56. مسائل بهینه سازی در سیستم های چند عامله
• 57. مسائل تصمیم گیری در شرایط عدم قطعیت
• 58. مسائل هماهنگی در سیستم های توزیع شده
• 59. مسائل تخصیص منابع در محیط های پویا
• 60. مسائل کنترل و هدایت ناوگان رباتیک
• 61. مسائل پیش بینی و مدیریت ریسک در سیستم های پیچیده
• 62. مسائل تعامل انسان و عامل هوشمند
• 63. مسائل بهبود کارایی سیستم های حمل و نقل
• 64. مسائل ارتقاء امنیت در شبکه های هوشمند
• 65. مسائل شبیه سازی سناریوهای پیچیده اجتماعی-اقتصادی
• 66. ارزیابی و سنجش عملکرد در PyMARL
• 67. معیارهای ارزیابی عامل های همکار
• 68. معیارهای ارزیابی سیستم های چند عامله
• 69. روش های مقایسه الگوریتم های MARL
• 70. تجزیه و تحلیل نتایج آزمایشات PyMARL
• 71. متریک های کارایی و اثربخشی
• 72. اعتبار سنجی مدل ها در PyMARL
• 73. مدیریت داده های آموزشی در MARL
• 74. تکنیک های یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL
• 75. یادگیری تقویتی با پاداش های ضمنی (Intrinsic Rewards)
• 76. یادگیری تقویتی با نظارت (Supervised MARL)
• 77. یادگیری تقویتی با یادگیری از مشاهده (Imitation Learning)
• 78. کاربرد PyMARL در صنعت و پژوهش
• 79. هوش مصنوعی در مدیریت ناوگان حمل و نقل
• 80. هوش مصنوعی در رباتیک و اتوماسیون صنعتی
• 81. هوش مصنوعی در سیستم های توزیع شده و شبکه ای
• 82. هوش مصنوعی در بهینه سازی فرآیندهای کسب و کار
• 83. هوش مصنوعی در تحلیل و پیش بینی رفتارهای پیچیده
• 84. هوش مصنوعی در طراحی بازی های هوشمند
• 85. هوش مصنوعی در ربات های امدادگر و جستجوگر
• 86. هوش مصنوعی در سیستم های خودران
• 87. هوش مصنوعی در مدیریت منابع انرژی
• 88. هوش مصنوعی در شبیه سازی های علمی و مهندسی
• 89. مباحث پیشرفته در PyMARL
• 90. یادگیری تقویتی با عامل های غیرهمکار
• 91. یادگیری تقویتی با عامل های با محدودیت های ارتباطی
• 92. یادگیری تقویتی با عامل های با حافظه بلند مدت
• 93. یادگیری تقویتی با عامل های با قابلیت تعمیم پذیری بالا
• 94. یادگیری تقویتی با یادگیری از طریق بازی (Learning by Playing)
• 95. یادگیری تقویتی با یادگیری از طریق تعامل (Learning by Interacting)
• 96. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه های عصبی گراف (GNNs)
• 97. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل های زبانی (LLMs)
• 98. ملاحظات اخلاقی و امنیتی در PyMARL
• 99. ایمنی عامل های هوش مصنوعی همکار
• 100. قابلیت اطمینان سیستم های چند عامله