دوره تاثیرات اجتماعی و اقتصادی یادگیری تقویتی چندعامله همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تاثیرات اجتماعی و اقتصادی یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: اخلاق در MARL

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
• 2. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
• 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی چندعامله
• 4. مدل‌سازی فضای حالت و عمل
• 5. تابع پاداش و هدف‌گذاری
• 6. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی
• 7. یادگیری تقویتی بدون مدل
• 8. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
• 9. تخمین تابع ارزش
• 10. روش‌های مونت کارلو
• 11. یادگیری تفاضل زمانی (TD)
• 12. یادگیری Q
• 13. الگوریتم Q-Learning
• 14. یادگیری SARSA
• 15. مقایسه Q-Learning و SARSA
• 16. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
• 17. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
• 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 20. معماری‌های Deep RL
• 21. Deep Q-Networks (DQN)
• 22. پیشرفت‌های DQN
• 23. Double DQN
• 24. Dueling DQN
• 25. Prioritized Experience Replay
• 26. Actor-Critic Methods
• 27. Basic Actor-Critic
• 28. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
• 29. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
• 30. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
• 31. Proximal Policy Optimization (PPO)
• 32. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 33. چالش‌های MARL
• 34. هماهنگی در MARL
• 35. رقابت در MARL
• 36. یادگیری عامل مشترک
• 37. یادگیری عامل مستقل
• 38. مدل‌های عامل-مرکز
• 39. مدل‌های عامل-محیط
• 40. یادگیری ارتباطات بین عامل‌ها
• 41. روش‌های مبتنی بر عامل مشترک (CTDE)
• 42. Deep Coordination Networks
• 43. Reinforcement Learning with Orchestration
• 44. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
• 45. League-wise Training
• 46. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
• 47. Communication Learning in MARL
• 48. Graph Neural Networks for MARL
• 49. رویکردهای مبتنی بر شبیه‌سازی در MARL
• 50. کاربرد MARL در رباتیک
• 51. کاربرد MARL در بازی‌های کامپیوتری
• 52. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
• 53. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک
• 54. کاربرد MARL در بهینه‌سازی منابع
• 55. کاربرد MARL در اقتصاد و بازارهای مالی (با رعایت چارچوب مقرراتی)
• 56. کاربرد MARL در زنجیره تأمین (با رعایت چارچوب مقرراتی)
• 57. کاربرد MARL در بهینه‌سازی انرژی
• 58. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر (با رعایت چارچوب مقرراتی)
• 59. اقتصاد رفتاری و یادگیری تقویتی
• 60. نظریه بازی‌ها و MARL
• 61. مدل‌سازی تصمیم‌گیری عامل‌ها
• 62. یادگیری از عدم قطعیت
• 63. یادگیری اکتشافی
• 64. یادگیری با پاداش پراکنده
• 65. تعمیم‌پذیری در MARL
• 66. قضاوت اخلاقی در عامل‌های هوشمند (با رویکرد اسلامی)
• 67. مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی (با رویکرد اسلامی)
• 68. امنیت در سیستم‌های MARL
• 69. قابلیت تفسیرپذیری در MARL
• 70. روش‌های ارزیابی در MARL
• 71. معیارهای عملکرد در MARL
• 72. مجموعه داده‌ها و بنچمارک‌ها در MARL
• 73. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
• 74. ابزارهای نرم‌افزاری برای MARL
• 75. کتابخانه‌های یادگیری تقویتی
• 76. چارچوب‌های شبیه‌سازی چندعامله
• 77. چالش‌های محاسباتی در MARL
• 78. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL
• 79. آینده پژوهش در MARL
• 80. روندهای نوین در MARL
• 81. یادگیری تقویتی در سیستم‌های پیچیده
• 82. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرایندها
• 83. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 84. تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار (با رویکرد اشتغال مولد)
• 85. نقش فناوری در توسعه پایدار (با رویکرد اسلامی)
• 86. اصول اخلاقی در توسعه فناوری (با رویکرد اسلامی)
• 87. حکمرانی داده در عصر هوش مصنوعی (با رعایت مقررات)
• 88. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها (با رعایت مقررات)
• 89. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 90. نوآوری و کارآفرینی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 91. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی برای عصر هوش مصنوعی
• 92. اقتصاد دانش‌بنیان و هوش مصنوعی
• 93. تبیین مبانی فقهی در تعامل با فناوری‌های نوین (با رویکرد رسمی)
• 94. مبانی حقوقی حاکم بر هوش مصنوعی در ایران
• 95. نقش نظارت و رگولاتوری در توسعه هوش مصنوعی
• 96. مسؤولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
• 97. هم‌زیستی انسان و هوش مصنوعی
• 98. چشم‌انداز آینده کاربردهای هوش مصنوعی در ایران