فلش‌کارت‌های آموزشی آخرین مرزها در یادگیری تقویتی چندعامله: چالش‌ها و فرصت‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آخرین مرزها در یادگیری تقویتی چندعامله: چالش‌ها و فرصت‌ها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مباحث پژوهشی روز در MARL

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
• 2. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
• 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
• 4. تابع پاداش و استراتژی‌ها
• 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
• 6. مفاهیم کلیدی MDP
• 7. فضای حالت و عمل
• 8. پویایی محیط
• 9. حل MDP با برنامه‌ریزی پویا
• 10. روش‌های Value Iteration
• 11. روش‌های Policy Iteration
• 12. روش‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
• 13. یادگیری Q
• 14. یادگیری SARSA
• 15. یادگیری Q عمیق (DQN)
• 16. معماری شبکه‌های عصبی در DQN
• 17. بهینه‌سازی DQN
• 18. پیشرفت‌های DQN
• 19. Double DQN
• 20. Dueling DQN
• 21. Prioritized Experience Replay
• 22. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
• 23. روش‌های گرادیان سیاست (Policy Gradient)
• 24. REINFORCE
• 25. Actor-Critic Methods
• 26. A2C (Advantage Actor-Critic)
• 27. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
• 28. PPO (Proximal Policy Optimization)
• 29. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
• 30. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 31. مقدمه بر MARL
• 32. چالش‌های MARL
• 33. فضای حالت-عمل بزرگ
• 34. غیرایستایی محیط
• 35. هماهنگی بین عامل‌ها
• 36. فضای همکاری و رقابت
• 37. مدل‌های همکاری در MARL
• 38. مدل‌های رقابتی در MARL
• 39. مدل‌های ترکیبی در MARL
• 40. یادگیری عامل-محیط مشترک
• 41. یادگیری عامل-محیط مجزا
• 42. مدل‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized)
• 43. مدل‌های مبتنی بر عامل توزیع‌شده (Decentralized)
• 44. مدل‌های ترکیبی مرکزی-توزیع‌شده
• 45. روش‌های مبتنی بر ارزش در MARL
• 46. Q-learning برای MARL
• 47. Deep Q-Networks برای MARL
• 48. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
• 49. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
• 50. QMIX
• 51. VDN (Value Decomposition Networks)
• 52. QTRAN
• 53. روش‌های مبتنی بر سیاست در MARL
• 54. Multi-Agent Policy Gradient
• 55. Policy Mirror Descent
• 56. Multi-Agent Actor-Critic
• 57. اتصال سیاست‌ها در MARL
• 58. یادگیری ارتباطات بین عامل‌ها
• 59. رمزگذاری و رمزگشایی ارتباطات
• 60. استراتژی‌های ارتباطی پویا
• 61. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در MARL
• 62. شبکه‌های عصبی بازگشتی در MARL
• 63. کاربرد MARL در رباتیک
• 64. کاربرد MARL در بازی‌ها
• 65. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک
• 66. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
• 67. کاربرد MARL در اقتصاد و بازارهای مالی
• 68. کاربرد MARL در شبکه‌های هوشمند
• 69. کاربرد MARL در آموزش و پرورش
• 70. کاربرد MARL در سلامت
• 71. کاربرد MARL در تحقیقات علمی
• 72. ملاحظات اخلاقی در MARL
• 73. امنیت در سیستم‌های MARL
• 74. قابلیت اطمینان در سیستم‌های MARL
• 75. تفسیرپذیری در سیستم‌های MARL
• 76. بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری در MARL
• 77. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در MARL
• 78. روش‌های شبیه‌سازی برای MARL
• 79. مجموعه داده‌های استاندارد برای MARL
• 80. مرزهای پژوهشی در MARL
• 81. فرصت‌های آینده در MARL
• 82. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده در MARL
• 83. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مصنوعی در MARL
• 84. یادگیری تقویتی با انتقال دانش در MARL
• 85. یادگیری تقویتی با تعمیم‌پذیری بالا در MARL
• 86. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن در MARL
• 87. یادگیری تقویتی برای ربات‌های مستقل
• 88. یادگیری تقویتی برای خودروهای خودران
• 89. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 90. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی منابع
• 91. یادگیری تقویتی برای هوش مصنوعی جمعی
• 92. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های پردازش زبان طبیعی
• 93. یادگیری تقویتی برای بینایی ماشین
• 94. یادگیری تقویتی برای ربات‌های انسان‌نما
• 95. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 96. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های تشخیص الگو
• 97. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های تشخیص ناهنجاری
• 98. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های پیش‌بینی
• 99. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های کنترل
• 100. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع‌شده پویا