دوره تحلیل و پیش‌بینی رفتار ذینفعان با یادگیری تقویتی چندعامله همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و پیش‌بینی رفتار ذینفعان با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات شرکتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
• 2. مفاهیم پایه نظریه بازی‌ها
• 3. کاربرد نظریه بازی‌ها در اقتصاد
• 4. مدل‌های تعادلی در نظریه بازی‌ها
• 5. بازی‌های ایستا و پویا
• 6. بازی‌های با اطلاعات کامل و ناقص
• 7. مفهوم عامل و محیط در یادگیری تقویتی
• 8. تابع پاداش و تابع ارزش
• 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
• 10. یادگیری Q-Learning
• 11. یادگیری SARSA
• 12. یادگیری مبتنی بر مدل
• 13. یادگیری بدون مدل
• 14. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 15. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
• 16. چالش‌های هماهنگی در MARL
• 17. چالش‌های عدم قطعیت در MARL
• 18. چالش‌های رقابت در MARL
• 19. چالش‌های همکاری در MARL
• 20. محیط‌های مشترک و محیط‌های مجزا
• 21. مدل‌های عامل-محیط در MARL
• 22. مدل‌های عامل-عامل در MARL
• 23. فضای حالت و فضای عمل در MARL
• 24. فضای حالت مشترک و فضای حالت مجزا
• 25. فضای عمل مشترک و فضای عمل مجزا
• 26. مدل‌های بازی‌های متوالی
• 27. مدل‌های بازی‌های همزمان
• 28. مدل‌های بازی‌های تکراری
• 29. مدل‌های بازی‌های استراتژیک
• 30. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
• 31. شبکه‌های عصبی عمیق در MARL
• 32. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در MARL
• 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی در MARL
• 34. یادگیری تقویتی عمیق مبتنی بر عامل (DDPG)
• 35. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MADDPG
• 36. پیاده‌سازی MADDPG
• 37. کاربرد MADDPG در رباتیک
• 38. کاربرد MADDPG در بازی‌ها
• 39. کاربرد MADDPG در سیستم‌های توزیع‌شده
• 40. مقدمه‌ای بر روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Training)
• 41. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل مرکزی و عامل محیطی (CTDE)
• 42. الگوریتم‌های CTDE
• 43. کاربرد CTDE در سیستم‌های ترافیک
• 44. کاربرد CTDE در مدیریت منابع
• 45. مقدمه‌ای بر روش‌های مبتنی بر عامل توزیع‌شده (Decentralized Execution)
• 46. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل توزیع‌شده
• 47. الگوریتم‌های مبتنی بر عامل توزیع‌شده
• 48. کاربرد عامل توزیع‌شده در شبکه‌های حسگر
• 49. کاربرد عامل توزیع‌شده در بازارهای انرژی
• 50. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباطات (Communication in MARL)
• 51. پروتکل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
• 52. یادگیری تقویتی با ارتباطات یادگرفته شده
• 53. کاربرد ارتباطات در ربات‌های گروهی
• 54. کاربرد ارتباطات در بازی‌های استراتژیک
• 55. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله با عدم قطعیت (Uncertainty in MARL)
• 56. مدل‌سازی عدم قطعیت در MARL
• 57. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت مدل
• 58. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت پاداش
• 59. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت محیط
• 60. کاربرد عدم قطعیت در سیستم‌های مالی
• 61. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله با مقیاس‌پذیری (Scalability in MARL)
• 62. تکنیک‌های بهبود مقیاس‌پذیری
• 63. یادگیری تقویتی با مدل‌های سلسله‌مراتبی
• 64. یادگیری تقویتی با تقریب تابع ارزش
• 65. کاربرد مقیاس‌پذیری در سیستم‌های بزرگ
• 66. مقدمه‌ای بر تحلیل رفتار ذینفعان
• 67. شناسایی ذینفعان کلیدی
• 68. طبقه‌بندی ذینفعان
• 69. تحلیل منافع و انتظارات ذینفعان
• 70. تحلیل قدرت و نفوذ ذینفعان
• 71. تحلیل تأثیر ذینفعان بر پروژه
• 72. روش‌های پیش‌بینی رفتار ذینفعان
• 73. مدل‌های رفتاری ذینفعان
• 74. استفاده از داده‌های تاریخی در پیش‌بینی
• 75. مدل‌سازی پویایی ذینفعان
• 76. نقش یادگیری تقویتی در پیش‌بینی رفتار ذینفعان
• 77. مدل‌سازی ذینفعان به عنوان عامل در محیط
• 78. تعریف تابع پاداش برای عامل ذینفع
• 79. آموزش عامل‌ها برای شبیه‌سازی رفتار ذینفعان
• 80. پیش‌بینی واکنش ذینفعان به تغییرات
• 81. شبیه‌سازی سناریوهای مختلف با عامل‌های ذینفع
• 82. تحلیل نتایج شبیه‌سازی
• 83. ارزیابی اثربخشی استراتژی‌ها بر اساس رفتار پیش‌بینی‌شده ذینفعان
• 84. کاربرد در مدیریت پروژه
• 85. کاربرد در توسعه محصول
• 86. کاربرد در سیاست‌گذاری عمومی
• 87. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی رفتار ذینفعان