اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری تقویتی چندعامله در پیشبرد اکتشاف دارو

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله در پیشبرد اکتشاف دارو

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کشف دارو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
• 2. مبانی یادگیری تقویتی
• 3. عوامل در یادگیری تقویتی چندعامله
• 4. تعاملات بین عوامل
• 5. مدل‌سازی محیط در یادگیری تقویتی چندعامله
• 6. فضای حالت و عمل
• 7. توابع پاداش و جریمه
• 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
• 9. یادگیری Q
• 10. یادگیری عمیق Q
• 11. الگوریتم‌های Policy Gradient
• 12. یادگیری Actor-Critic
• 13. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 14. انواع محیط‌های چندعامله
• 15. محیط‌های همکارانه
• 16. محیط‌های رقابتی
• 17. محیط‌های مختلط
• 18. چالش‌های MARL
• 19. عدم سکون در محیط‌های چندعامله
• 20. عدم قطعیت در مشاهدات
• 21. مشکلات هماهنگی
• 22. مشکلات مقیاس‌پذیری
• 23. رویکردهای کلاسیک در MARL
• 24. الف) روش‌های متمرکز (Centralized)
• 25. ب) روش‌های غیرمتمرکز (Decentralized)
• 26. ج) روش‌های متمرکز-غیرمتمرکز (Centralized-Decentralized)
• 27. الگوریتم‌های متمرکز
• 28. الگوریتم‌های غیرمتمرکز
• 29. الگوریتم‌های متمرکز-غیرمتمرکز
• 30. یادگیری Q در محیط‌های چندعامله
• 31. تجمیع Q (Q-aggregation)
• 32. یادگیری Q مشترک (Joint Q-learning)
• 33. اتحاد Q (Q-Union)
• 34. یادگیری Actor-Critic در محیط‌های چندعامله
• 35. Actor-Critic متمرکز
• 36. Actor-Critic غیرمتمرکز
• 37. Actor-Critic متمرکز-غیرمتمرکز
• 38. روش‌های مبتنی بر مدل در MARL
• 39. یادگیری مبتنی بر مدل متمرکز
• 40. یادگیری مبتنی بر مدل غیرمتمرکز
• 41. یادگیری مبتنی بر مدل متمرکز-غیرمتمرکز
• 42. روش‌های مبتنی بر بازی در MARL
• 43. مقدمه‌ای بر نظریه بازی‌ها
• 44. بازی‌های صفر و یک
• 45. بازی‌های غیرصفر و یک
• 46. تعادل نش (Nash Equilibrium)
• 47. کاربرد نظریه بازی‌ها در MARL
• 48. مفاهیم پیشرفته در MARL
• 49. یادگیری تقویتی با پاداش جزئی (Partial Reward RL)
• 50. یادگیری تقویتی با ارتباطات (Communication RL)
• 51. یادگیری تقویتی با همکاری (Cooperative RL)
• 52. یادگیری تقویتی با رقابت (Competitive RL)
• 53. یادگیری تقویتی با پاداش متقابل (Mutual Reward RL)
• 54. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (Deep MARL)
• 55. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
• 56. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
• 57. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
• 58. QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
• 59. VDN (Value Decomposition Networks)
• 60. Mask-based MARL Algorithms
• 61. Multi-Agent Reinforcement Learning with Graph Neural Networks
• 62. تکنیک‌های پیشرفته در MARL
• 63. یادگیری با تقلید (Imitation Learning) در MARL
• 64. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL
• 65. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مهندسی شده (Engineered Rewards)
• 66. یادگیری تقویتی با نظارت (Supervised MARL)
• 67. یادگیری تقویتی با تقویب (Reinforcement Learning with Shaping)
• 68. کاربردهای MARL در اکتشاف دارو
• 69. مدل‌سازی مولکولی با MARL
• 70. پیش‌بینی خواص دارویی با MARL
• 71. طراحی مولکول‌های جدید با MARL
• 72. بهینه‌سازی مسیرهای سنتز دارویی با MARL
• 73. مطالعات موردی از کاربرد MARL در اکتشاف دارو
• 74. شبیه‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی با MARL
• 75. شبیه‌سازی برهم‌کنش‌های دارو-هدف با MARL
• 76. کشف اهداف دارویی جدید با MARL
• 77. بهینه‌سازی دوز دارو با MARL
• 78. چالش‌های عملیاتی MARL در اکتشاف دارو
• 79. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
• 80. اعتبارسنجی مدل‌های MARL
• 81. تفسیرپذیری نتایج MARL
• 82. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL برای مسائل بزرگ
• 83. ملاحظات اخلاقی و نظارتی در کاربرد MARL
• 84. اهمیت چارچوب‌های قانونی در توسعه دارو
• 85. رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت ایران
• 86. تطابق با مقررات بانک مرکزی در صورت استفاده از رمزارز
• 87. ارزیابی ریسک و ایمنی مدل‌های MARL
• 88. اهمیت دقت و قابلیت اطمینان مدل‌ها
• 89. کاربرد MARL در کشف داروهای بیماری‌های خاص (موضوع حساس با رویکرد علمی)
• 90. بررسی پیشرفت‌های اخیر در MARL برای اکتشاف دارو
• 91. روندهای آینده در MARL و اکتشاف دارو
• 92. ابزارها و چارچوب‌های نرم‌افزاری برای MARL
• 93. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های MARL
• 94. استفاده از تنسورفلو و پای‌تورچ برای MARL
• 95. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
• 96. مثال‌های عملی از پیاده‌سازی MARL
• 97. نکات پایانی و جمع‌بندی
• 98. مسائل باز و تحقیقات آتی در MARL برای اکتشاف دارو
• 99. اهمیت همکاری بین رشته‌ای در این حوزه
• 100. مرور کلی بر مباحث مطرح شده