اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری تقویتی چندعامله برای تعاملات بهینه بین عامل‌ها در سیستم‌های توزیع اطلاعات پزشکی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله برای تعاملات بهینه بین عامل‌ها در سیستم‌های توزیع اطلاعات پزشکی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع اطلاعات پزشکی مبتنی بر تحلیل تصاویر CT

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه‌ای یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) و کاربردهای آن در سامانه‌های توزیع اطلاعات
• 2. معماری سیستم‌های توزیع اطلاعات پزشکی و چالش‌های پردازش تصاویر CT در محیط‌های توزیع‌شده
• 3. ساختار ریاضی بازی‌های مارکوف تصادفی (POMDPs) در مدل‌سازی تعاملات عامل‌های پزشکی
• 4. پیش‌پردازش، استانداردسازی و تحلیل ویژگی‌های کلیدی در تصاویر اسکن توموگرافی کامپیوتری (CT)
• 5. استخراج ویژگی‌های تشخیصی از تصاویر CT با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق برای ورود به سیستم عامل‌ها
• 6. طراحی فضای حالت (State Space) و فضای اکشن (Action Space) برای عامل‌های هوشمند توزیع داده
• 7. تعریف تابع پاداش (Reward Function) متناسب با دقت تشخیصی و سرعت توزیع اطلاعات پزشکی
• 8. معماری یادگیری متمرکز با اجرای غیرمتمرکز (CTDE) در سیستم‌های چندعامله پزشکی
• 9. الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری کی-لنینگ چندعامله (MADDPG) در بهینه‌سازی تعاملات
• 10. مکانیسم‌های ارتباطی و تبادل پیام (Communication Protocols) میان عامل‌های توزیع‌کننده اطلاعات
• 11. مدیریت پهنای باند، تاخیر و اولویت‌بندی ارسال تصاویر حجیم CT در شبکه
• 12. حل چالش غیرایستایی (Non-stationarity) محیط در یادگیری تعاملی عامل‌ها
• 13. همکاری و رقابت بین عامل‌ها برای تخصیص بهینه منابع پردازشی و داده‌های پزشکی
• 14. مدیریت عدم قطعیت و خطاهای تشخیصی در سیستم‌های توزیع خودکار اطلاعات
• 15. بهینه‌سازی توزیع بار کاری میان بیمارستان‌ها و مراکز درمانی به کمک تصمیم‌گیری عامل‌ها
• 16. امنیت، حفظ حریم خصوصی بیمار و رمزنگاری داده‌ها در انتقال تصاویر پزشکی توسط عامل‌ها
• 17. یادگیری فدریتد (Federated Learning) و ترکیب آن با MARL برای حفظ حریم داده‌های CT
• 18. ارزیابی پایداری، همگرایی و کارایی سیاست‌های یادگرفته‌شده در محیط‌های شبیه‌سازی‌شده
• 19. پیاده‌سازی عملیاتی سیستم توزیع اطلاعات با استفاده از فریم‌ورک‌های پایتون (PettingZoo و Ray/RLlib)
• 20. پروژه جامع: طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی یک سیستم چندعامله مبتنی بر MARL برای توزیع و تحلیل بهینه تصاویر CT در شبکه درمان