دوره مدل‌سازی عامل‌محور: ابزاری قدرتمند برای پژوهش و توسعه در MARL همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی عامل‌محور: ابزاری قدرتمند برای پژوهش و توسعه در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مدل‌سازی عامل‌محور (Agent-Based Modeling)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی عامل‌محور
• 2. مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. مروری بر یادگیری تقویتی
• 4. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL): تعاریف و اصول
• 5. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
• 6. انواع محیط‌های MARL: مشترک، نیمه‌مشترک، نامشترک
• 7. مدل‌های همکاری در MARL
• 8. مدل‌های رقابتی در MARL
• 9. مدل‌های مختلط در MARL
• 10. مقدمه‌ای بر بازی‌های پویا
• 11. تعادل نش در بازی‌های پویا
• 12. حل بازی‌های پویا با اطلاعات کامل
• 13. حل بازی‌های پویا با اطلاعات ناقص
• 14. کاربرد بازی‌های پویا در MARL
• 15. مفاهیم پایه بهینه‌سازی
• 16. بهینه‌سازی محدود و نامحدود
• 17. الگوریتم‌های بهینه‌سازی کلاسیک
• 18. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی تصادفی
• 19. بهینه‌سازی تصادفی در MARL
• 20. الگوریتم‌های گرادیان کاهشی
• 21. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 24. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 25. یادگیری عمیق در MARL
• 26. شبکه‌های عصبی عمیق برای عامل‌ها
• 27. یادگیری عمیق برای توابع ارزش
• 28. یادگیری عمیق برای سیاست‌ها
• 29. الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
• 30. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
• 31. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
• 32. QMIX: یک الگوریتم یادگیری تقویتی ترکیبی
• 33. COMA: یک الگوریتم Actor-Critic مبتنی بر مزیت
• 34. VDN: Value Decomposition Networks
• 35. اتصال شبکه‌های عصبی به عامل‌ها
• 36. توسعه مدل‌های عامل‌محور برای محیط‌های پیچیده
• 37. مدل‌سازی تعاملات عامل‌ها
• 38. یادگیری استراتژی‌های همکاری
• 39. یادگیری استراتژی‌های رقابت
• 40. یادگیری استراتژی‌های ترکیبی
• 41. مدل‌سازی ارتباطات بین عامل‌ها
• 42. یادگیری ارتباطات با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 43. یادگیری ارتباطات با استفاده از مدل‌های زبان
• 44. کاربردهای MARL در رباتیک
• 45. MARL برای کنترل ربات‌های خودمختار
• 46. MARL برای هماهنگی گروهی ربات‌ها
• 47. MARL برای ناوبری ربات‌ها
• 48. کاربردهای MARL در بازی‌ها
• 49. MARL برای توسعه هوش مصنوعی در بازی‌های استراتژیک
• 50. MARL برای شبیه‌سازی بازی‌ها
• 51. کاربردهای MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
• 52. MARL برای مدیریت ترافیک
• 53. MARL برای شبکه‌های هوشمند
• 54. MARL برای بهینه‌سازی منابع
• 55. کاربردهای MARL در اقتصاد
• 56. MARL برای مدل‌سازی بازارهای مالی
• 57. MARL برای بهینه‌سازی زنجیره تامین
• 58. MARL برای طراحی مکانیزم‌های اقتصادی
• 59. کاربردهای MARL در علوم اجتماعی
• 60. MARL برای مدل‌سازی رفتار جمعی
• 61. MARL برای پیش‌بینی روندهای اجتماعی
• 62. MARL برای شبیه‌سازی منازعات
• 63. ملاحظات اخلاقی در MARL
• 64. سوگیری در الگوریتم‌های MARL
• 65. امنیت و قابلیت اطمینان سیستم‌های MARL
• 66. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌های MARL
• 67. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های MARL
• 68. روش‌های ارزیابی عملکرد در MARL
• 69. معیارهای سنجش همکاری
• 70. معیارهای سنجش رقابت
• 71. معیارهای سنجش کارایی کلی
• 72. شبیه‌سازی محیط‌های MARL
• 73. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی واقع‌گرایانه
• 74. استفاده از داده‌های واقعی در شبیه‌سازی
• 75. تست و اعتبارسنجی مدل‌های MARL
• 76. کتابخانه‌ها و ابزارهای پیاده‌سازی MARL
• 77. OpenAI Gym و PettingZoo
• 78. DeepMind Lab و StarCraft II Learning Environment
• 79. TensorFlow Agents و PyTorch
• 80. طراحی مدل‌های عامل‌محور سفارشی
• 81. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL جدید
• 82. ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های MARL
• 83. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های MARL
• 84. مدل‌سازی یادگیری مداوم در MARL
• 85. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
• 86. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
• 87. یادگیری تقویتی با نظارت
• 88. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
• 89. MARL برای شخصی‌سازی توصیه‌ها
• 90. MARL برای تعاملات پویا با کاربران
• 91. کاربرد MARL در تحلیل داده‌های بزرگ
• 92. MARL برای کشف الگوهای پیچیده
• 93. MARL برای پیش‌بینی رویدادهای نادر
• 94. چالش‌های تحقیقاتی آینده در MARL
• 95. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL
• 96. یادگیری قابل اعتماد در محیط‌های پویا
• 97. یادگیری همکاری پایدار
• 98. مدل‌سازی عامل‌های با توانایی‌های متفاوت
• 99. هوش مصنوعی جمعی با رویکرد عامل‌محور
• 100. مبانی توسعه نرم‌افزار عامل‌محور