اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری تقویتی چندعامله در عمل: طراحی و پیاده‌سازی توصیه‌گرها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله در عمل: طراحی و پیاده‌سازی توصیه‌گرها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر و چالش‌های آن‌ها
• 2. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه و الگوریتم‌ها
• 3. چندعاملی بودن در سیستم‌های توصیه‌گر
• 4. محیط‌های چندعامله در توصیه‌گرها: کاربران و آیتم‌ها به عنوان عامل‌ها
• 5. مدل‌سازی پاداش در سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
• 6. استراتژی‌های اکتشاف و بهره‌برداری در MARL برای توصیه‌گرها
• 7. معرفی الگوریتم‌های پایه MARL: Independent Q-Learning (IQL)
• 8. معرفی الگوریتم‌های پایه MARL: Value Decomposition Networks (VDN)
• 9. معرفی الگوریتم‌های پایه MARL: QMIX
• 10. معرفی الگوریتم‌های پایه MARL: Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
• 11. پیاده‌سازی IQL برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 12. پیاده‌سازی VDN برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 13. پیاده‌سازی QMIX برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 14. پیاده‌سازی MADDPG برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 15. ارزیابی عملکرد توصیه‌گرهای MARL: معیارهای کلیدی
• 16. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای ارزیابی توصیه‌گرهای MARL
• 17. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی برای MARL در توصیه‌گرها
• 18. طراحی معماری شبکه عصبی برای توصیه‌گرهای MARL
• 19. تنظیم هایپرپارامترها در MARL برای توصیه‌گرها
• 20. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL برای سیستم‌های توصیه‌گر بزرگ
• 21. استراتژی‌های موازی‌سازی برای MARL در توصیه‌گرها
• 22. توصیه‌گرهای حساس به متن (Context-Aware) با MARL
• 23. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش (Knowledge-Aware) با MARL
• 24. توصیه‌گرهای چندهدفه (Multi-Objective) با MARL
• 25. توصیه‌گرهای تعاملی (Interactive) با MARL
• 26. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning) در توصیه‌گرها
• 27. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی‌شده با استفاده از MARL
• 28. توصیه‌گرهای گروهی (Group Recommendation) با MARL
• 29. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف (Graph-Based) با MARL
• 30. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای داده‌های توصیه‌گر
• 31. بهینه‌سازی پاداش‌های تاخیری (Delayed Rewards) در توصیه‌گرها
• 32. مدیریت تغییرات در محیط (Non-Stationary Environments)
• 33. تفسیرپذیری توصیه‌گرهای MARL
• 34. حملات Adversarial و امنیت توصیه‌گرهای MARL
• 35. استفاده از MARL برای توصیه‌های مبتنی بر دنباله (Sequential Recommendation)
• 36. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL برای توصیه‌گرها
• 37. توصیه‌گرهای مبتنی بر حافظه (Memory-Based) با MARL
• 38. روش‌های ارتقاء تنوع در توصیه‌ها با MARL
• 39. کاربردهای MARL در حوزه‌های خاص: تجارت الکترونیک
• 40. کاربردهای MARL در حوزه‌های خاص: شبکه‌های اجتماعی
• 41. کاربردهای MARL در حوزه‌های خاص: پخش ویدئو
• 42. ترکیب MARL با سایر روش‌های توصیه‌گر
• 43. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های توصیه‌گر