دوره مدیریت منابع سازمان با یادگیری تقویتی چندعامله همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت منابع سازمان با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 2. مفاهیم پایه عامل و محیط
• 3. تابع پاداش و هدف یادگیری
• 4. فضای حالت و فضای عمل
• 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
• 6. روش‌های ارزش‌گذاری حالت (Value Iteration)
• 7. روش‌های سیاست‌گذاری (Policy Iteration)
• 8. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
• 9. یادگیری Q (Q-Learning)
• 10. یادگیری SARSA
• 11. تقویت‌گرایی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در RL
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در RL
• 14. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 15. تفاوت‌های MARL با RL تک‌عامله
• 16. چالش‌های هماهنگی در MARL
• 17. چالش‌های رقابت در MARL
• 18. چالش‌های ارتباط در MARL
• 19. محیط‌های چندعامله
• 20. مدل‌های همکاری در MARL
• 21. مدل‌های رقابتی در MARL
• 22. مدل‌های مختلط در MARL
• 23. الگوریتم‌های یادگیری متمرکز (Centralized Learning)
• 24. الگوریتم‌های یادگیری توزیع‌شده (Decentralized Learning)
• 25. الگوریتم‌های یادگیری نیمه‌متمرکز (Semi-Centralized Learning)
• 26. یادگیری عامل مشترک (Joint Action Learning)
• 27. یادگیری سیاست مشترک (Joint Policy Learning)
• 28. یادگیری عامل مستقل (Independent Learning)
• 29. رویکرد عامل مستقل Q-Learning (IQL)
• 30. رویکرد عامل مستقل SARSA
• 31. روش‌های مبتنی بر تابع ارزش مشترک
• 32. روش‌های مبتنی بر تابع ارزش متمرکز
• 33. روش‌های مبتنی بر سیاست متمرکز
• 34. روش‌های مبتنی بر سیاست توزیع‌شده
• 35. معرفی الگوریتم MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
• 36. کاربرد MADDPG در محیط‌های همکاری
• 37. کاربرد MADDPG در محیط‌های رقابت
• 38. الگوریتم QMIX
• 39. کاربرد QMIX در سناریوهای با پاداش مشترک
• 40. الگوریتم VDN (Value Decomposition Networks)
• 41. مقایسه QMIX و VDN
• 42. الگوریتم COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
• 43. کاربرد COMA در سناریوهای با حالت مشترک
• 44. معرفی الگوریتم MAPPO (Multi-Agent Proximal Policy Optimization)
• 45. کاربرد MAPPO در محیط‌های پیچیده
• 46. الگوریتم‌های مبتنی بر بازی‌های تکراری
• 47. تعادل نش در بازی‌های چندعامله
• 48. کاربرد نظریه بازی در MARL
• 49. مدل‌سازی ارتباطات بین عامل‌ها
• 50. یادگیری مبتنی بر پیام‌رسانی (Message-Passing)
• 51. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در MARL
• 52. کاربرد GNN در مدل‌سازی ارتباطات
• 53. سناریوهای کاربردی MARL: رباتیک
• 54. سناریوهای کاربردی MARL: بازی‌ها
• 55. سناریوهای کاربردی MARL: مدیریت ترافیک
• 56. سناریوهای کاربردی MARL: شبکه‌های حسگر
• 57. سناریوهای کاربردی MARL: اقتصاد و بازارهای مالی (با رعایت چارچوب مقررات)
• 58. سناریوهای کاربردی MARL: مدیریت منابع انرژی (با رعایت چارچوب مقررات)
• 59. سناریوهای کاربردی MARL: سیستم‌های توصیه‌گر (با رعایت چارچوب مقررات)
• 60. سناریوهای کاربردی MARL: بهینه‌سازی زنجیره تأمین (با رعایت چارچوب مقررات)
• 61. سناریوهای کاربردی MARL: آموزش و یادگیری (با رعایت چارچوب قوانین)
• 62. سناریوهای کاربردی MARL: سیستم‌های دفاعی (با رعایت چارچوب قوانین)
• 63. سناریوهای کاربردی MARL: سیستم‌های ناوبری (با رعایت چارچوب قوانین)
• 64. سناریوهای کاربردی MARL: مدیریت داده (با رعایت چارچوب قوانین)
• 65. روش‌های ارزیابی عملکرد در MARL
• 66. معیارهای پایداری در MARL
• 67. تکنیک‌های تنظیم پارامتر در MARL
• 68. پیاده‌سازی MARL با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 69. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
• 70. تکنیک‌های مقابله با پاداش پراکنده
• 71. یادگیری جستجو محور (Exploration-driven Learning)
• 72. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با پاداش منفی
• 73. تکنیک‌های مقابله با پاداش منفی
• 74. یادگیری تقویتی با رویکرد پاداش‌دهی (Reward Shaping)
• 75. اصول طراحی تابع پاداش مؤثر
• 76. بررسی سوگیری در الگوریتم‌های MARL
• 77. تکنیک‌های کاهش سوگیری در MARL
• 78. یادگیری تقویتی در سیستم‌های پویا (Dynamic Systems)
• 79. کاربرد MARL در بهینه‌سازی سیستم‌های پیچیده
• 80. یادگیری تقویتی در سیستم‌های با پویایی نامشخص
• 81. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با محدودیت‌ها (Constrained RL)
• 82. کاربرد MARL در سیستم‌های با محدودیت‌های ایمنی (با رعایت چارچوب قوانین)
• 83. کاربرد MARL در سیستم‌های با محدودیت‌های اقتصادی (با رعایت چارچوب مقررات)
• 84. کاربرد MARL در سیستم‌های با محدودیت‌های اخلاقی (با رعایت چارچوب قوانین)
• 85. معرفی مفاهیم پیشرفته در MARL
• 86. یادگیری تقویتی با عامل‌های نامتقارن
• 87. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
• 88. یادگیری تقویتی با عامل‌های با قابلیت‌های متفاوت
• 89. یادگیری تقویتی با رویکرد یادگیری انتقال (Transfer Learning)
• 90. کاربرد یادگیری انتقال در MARL
• 91. یادگیری تقویتی با رویکرد یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
• 92. کاربرد یادگیری چندوظیفه‌ای در MARL
• 93. یادگیری تقویتی با رویکرد یادگیری تقویتی تعمیم‌یافته (Meta-RL)
• 94. کاربرد Meta-RL در MARL
• 95. مباحث اخلاقی در هوش مصنوعی و MARL (با رعایت چارچوب قوانین)
• 96. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های MARL (با رعایت چارچوب قوانین)
• 97. توسعه پایدار و MARL (با رعایت چارچوب قوانین)
• 98. آینده پژوهش در MARL
• 99. چالش‌های پیاده‌سازی مقیاس‌پذیر MARL
• 100. راهکارهای افزایش کارایی الگوریتم‌های MARL