اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیشرفت‌های اخیر در یادگیری فدرال برای یادگیری تقویتی چندعامله

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیشرفت‌های اخیر در یادگیری فدرال برای یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری فدرال (Federated Learning) در MARL

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
• 2. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
• 3. مبانی یادگیری فدرال
• 4. یادگیری فدرال در مقابل یادگیری متمرکز
• 5. مزایای استفاده از یادگیری فدرال در MARL
• 6. معماری‌های پایه یادگیری فدرال برای MARL
• 7. روش‌های تجمیع مدل در یادگیری فدرال
• 8. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
• 9. ارزیابی عملکرد مدل‌های فدرال در MARL
• 10. چالش‌های ارتباطی در یادگیری فدرال MARL
• 11. بهینه‌سازی ارتباط در یادگیری فدرال MARL
• 12. مدل‌های فدرال مقاوم در برابر داده‌های غیر یکسان (Non-IID)
• 13. یادگیری فدرال با مدل‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based)
• 14. یادگیری فدرال با مدل‌های مبتنی بر ارزش (Value-Based)
• 15. روش‌های یادگیری انتقالی در یادگیری فدرال MARL
• 16. یادگیری فدرال و اکتشاف در MARL
• 17. یادگیری فدرال برای محیط‌های پویا و غیرایستا
• 18. استفاده از یادگیری فدرال برای حل مسائل همکاری در MARL
• 19. یادگیری فدرال در محیط‌های رقابتی MARL
• 20. تکنیک‌های کاهش واریانس در یادگیری فدرال MARL
• 21. یادگیری فدرال با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
• 22. یادگیری فدرال و یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical RL)
• 23. یادگیری فدرال و یادگیری تقویتی معکوس (Inverse RL)
• 24. یادگیری فدرال برای ربات‌های چندگانه
• 25. یادگیری فدرال در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
• 26. یادگیری فدرال و امنیت سایبری در MARL
• 27. یادگیری فدرال و تشخیص نفوذ در MARL
• 28. یادگیری فدرال و مدیریت منابع در MARL
• 29. یادگیری فدرال و بهینه‌سازی شبکه
• 30. یادگیری فدرال و سیستم‌های توزیع‌شده
• 31. یادگیری فدرال و محاسبات لبه (Edge Computing)
• 32. یادگیری فدرال و اینترنت اشیا (IoT)
• 33. روش‌های پیشرفته تجمیع مدل: FedAvg، FedProx و غیره
• 34. تکنیک‌های بهبود همگرایی در یادگیری فدرال
• 35. مدل‌های شخصی‌سازی‌شده در یادگیری فدرال MARL
• 36. یادگیری فدرال و یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 37. یادگیری فدرال و یادگیری تقویتی تقویتی (Reinforcement Learning from Human Feedback)
• 38. یادگیری فدرال و یادگیری تقویتی آفلاین (Offline RL)
• 39. بررسی مقالات جدید در یادگیری فدرال MARL (سال ۲۰۲۱-اکنون)
• 40. چالش‌ها و مسیرهای آینده در یادگیری فدرال MARL
• 41. پیاده‌سازی عملی یادگیری فدرال MARL با استفاده از TensorFlow Federated
• 42. پیاده‌سازی عملی یادگیری فدرال MARL با استفاده از PySyft
• 43. تحلیل و مقایسه ابزارهای یادگیری فدرال برای MARL
• 44. بهینه‌سازی هایپرمترها در یادگیری فدرال MARL
• 45. یادگیری فدرال و یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
• 46. یادگیری فدرال و یادگیری انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 47. یادگیری فدرال و یادگیری فعال (Active Learning)