دوره تکنیک‌های MARL در توصیه‌گرهای مقیاس‌پذیر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های MARL در توصیه‌گرهای مقیاس‌پذیر

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 2. مفاهیم کلیدی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 3. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 4. چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 5. معماری‌های پایه MARL
• 6. مدل‌های عامل‌محور در MARL
• 7. یادگیری متمرکز و غیرمتمرکز در MARL
• 8. هماهنگی عامل‌ها در محیط‌های پویا
• 9. یادگیری سیاست مشترک در MARL
• 10. یادگیری سیاست مجزا در MARL
• 11. نظریه بازی‌ها و MARL
• 12. تعادل نش و کاربردهای آن
• 13. بازی‌های صفر و یک در MARL
• 14. بازی‌های تکراری و MARL
• 15. یادگیری مبتنی بر پاداش مشترک
• 16. یادگیری مبتنی بر پاداش مجزا
• 17. یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک
• 18. یادگیری مبتنی بر مشاهده مجزا
• 19. الگوریتم‌های Q-learning چندعامله
• 20. Deep Q-Networks (DQN) برای MARL
• 21. Actor-Critic برای MARL
• 22. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
• 23. Proximal Policy Optimization (PPO) برای MARL
• 24. فریم‌ورک‌های MARL متن‌باز
• 25. شبیه‌سازهای محیط‌های چندعامله
• 26. طراحی تابع پاداش در MARL
• 27. تکنیک‌های اکتشاف در MARL
• 28. مدل‌سازی رفتار عامل‌های دیگر
• 29. یادگیری مبتنی بر مدل در MARL
• 30. یادگیری بدون مدل در MARL
• 31. یادگیری تقویتی عمیق (DRL) در MARL
• 32. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
• 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
• 34. حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت در عامل‌ها
• 35. یادگیری انتقالی در MARL
• 36. یادگیری فدرال در MARL
• 37. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
• 38. فیلتر کالمن برای تخمین حالت
• 39. تکنیک‌های خوشه‌بندی عامل‌ها
• 40. مدیریت منابع در سیستم‌های توصیه‌گر
• 41. شخصی‌سازی توصیه‌ها با MARL
• 42. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا با MARL
• 43. توصیه‌گرهای مبتنی بر همکاری با MARL
• 44. توصیه‌گرهای مبتنی بر رقابت با MARL
• 45. یادگیری از بازخورد کاربر در MARL
• 46. ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
• 47. متریک‌های ارزیابی در MARL
• 48. معیارهای دقت و پوشش توصیه‌ها
• 49. متریک‌های رضایت کاربر
• 50. تست A/B برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 51. بهینه‌سازی پارامترها در MARL
• 52. تنظیم فراپارامترها برای عامل‌ها
• 53. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری
• 54. تنظیم پارامترهای شبکه عصبی
• 55. مدیریت عدم قطعیت در MARL
• 56. تکنیک‌های یادگیری تقویتی مقاوم
• 57. یادگیری عامل‌های قابل اعتماد
• 58. امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL
• 59. حریم خصوصی کاربران در MARL
• 60. اخلاق در هوش مصنوعی و MARL
• 61. سوگیری در الگوریتم‌های MARL
• 62. کاهش سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 63. کاربردهای MARL در تجارت الکترونیک
• 64. کاربردهای MARL در رسانه‌های اجتماعی
• 65. کاربردهای MARL در بازی‌های آنلاین
• 66. کاربردهای MARL در رباتیک
• 67. کاربردهای MARL در مدیریت ترافیک
• 68. کاربردهای MARL در سیستم‌های انرژی
• 69. کاربردهای MARL در آموزش
• 70. تکنیک‌های پیشرفته MARL
• 71. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
• 72. یادگیری تقویتی با ارتباطات محدود
• 73. یادگیری تقویتی در محیط‌های با اطلاعات ناقص
• 74. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سبد سهام
• 75. یادگیری تقویتی برای مدیریت موجودی
• 76. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع
• 77. یادگیری تقویتی برای مسیریابی هوشمند
• 78. یادگیری تقویتی برای کنترل سیستم‌های پیچیده
• 79. یادگیری تقویتی برای اتوماسیون صنعتی
• 80. یادگیری تقویتی برای تشخیص ناهنجاری
• 81. یادگیری تقویتی برای کشف تقلب
• 82. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی رفتار کاربر
• 83. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تبلیغات
• 84. یادگیری تقویتی برای مدیریت شبکه
• 85. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• 86. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خودمختار
• 87. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر پویا
• 88. یادگیری تقویتی برای توصیه‌های موقعیت‌محور
• 89. یادگیری تقویتی برای توصیه‌های مبتنی بر زمینه
• 90. چالش‌های آینده در MARL
• 91. جهت‌گیری‌های تحقیقاتی جدید در MARL
• 92. نقش MARL در هوش مصنوعی عمومی
• 93. کاربرد MARL در حل مسائل پیچیده اجتماعی
• 94. توسعه الگوریتم‌های MARL کارآمدتر
• 95. استانداردسازی در MARL
• 96. بازبینی و اعتبارسنجی مدل‌های MARL