دوره MARL برای بهینه‌سازی پرتفوی توصیه‌گرها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره MARL برای بهینه‌سازی پرتفوی توصیه‌گرها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
• 3. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
• 4. تابع پاداش و تابع ارزش
• 5. سیاست‌ها و تابع سیاست
• 6. مدل‌های محیطی
• 7. یادگیری بدون مدل در مقابل یادگیری با مدل
• 8. یادگیری آفلاین در مقابل یادگیری آنلاین
• 9. محیط‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
• 10. تعریف MDP
• 11. حالات، اعمال، انتقالات و پاداش‌ها
• 12. حل MDP ها با برنامه‌ریزی پویا
• 13. روش‌های تکرار ارزش
• 14. روش‌های تکرار سیاست
• 15. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 16. تفاوت MARL با RL تک‌عامله
• 17. چالش‌های MARL: عدم ایستایی، فضای حالت/عمل بزرگ
• 18. انواع محیط‌های MARL
• 19. انواع هماهنگی در MARL
• 20. بازی‌ها به عنوان مدل MARL
• 21. مفاهیم نظریه بازی‌ها
• 22. تعادل نش (Nash Equilibrium)
• 23. بازی‌های با مجموع صفر و مجموع غیرصفر
• 24. بازی‌های همزمان و متوالی
• 25. بازی‌های تکراری
• 26. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MARL
• 27. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 28. یادگیری تقویتی متمرکز
• 29. یادگیری تقویتی متمرکز-توزیع‌شده
• 30. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در MARL
• 31. Q-learning در محیط‌های چندعامله
• 32. تجزیه و تحلیل چالش‌های Q-learning در MARL
• 33. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در MARL
• 34. سیاست‌های مشترک
• 35. سیاست‌های جداگانه
• 36. یادگیری سیاست‌های جداگانه با هماهنگی
• 37. روش‌های مبتنی بر گرادیان سیاست در MARL
• 38. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
• 39. DDPG برای محیط‌های چندعامله
• 40. چالش‌های DDPG در MARL
• 41. MAPPO (Multi-Agent Proximal Policy Optimization)
• 42. PPO برای محیط‌های چندعامله
• 43. مقایسه MAPPO و MADDPG
• 44. مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق در MARL
• 45. شبکه‌های عصبی عمیق برای تابع ارزش
• 46. شبکه‌های عصبی عمیق برای تابع سیاست
• 47. استفاده از شبکه‌های کانولوشنال (CNN) در MARL
• 48. استفاده از شبکه‌های بازگشتی (RNN) در MARL
• 49. نقش حافظه در MARL
• 50. بهینه‌سازی پرتفوی با MARL
• 51. مفهوم پرتفوی در بازارهای مالی
• 52. بازده و ریسک در پرتفوی
• 53. مدل‌های سنتی بهینه‌سازی پرتفوی
• 54. محدودیت‌های مدل‌های سنتی
• 55. معرفی MARL برای بهینه‌سازی پرتفوی
• 56. تعریف حالات، اعمال و پاداش‌ها در این مسئله
• 57. طراحی تابع پاداش برای بهینه‌سازی پرتفوی
• 58. انتخاب دارایی‌ها برای سرمایه‌گذاری
• 59. تخصیص وزن به دارایی‌ها
• 60. مدیریت ریسک در پرتفوی با MARL
• 61. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر MARL
• 62. یادگیری استراتژی‌های پیچیده معاملاتی
• 63. تطبیق با شرایط متغیر بازار
• 64. بهینه‌سازی تخصیص منابع در سیستم‌های توصیه‌گر
• 65. مفهوم سیستم‌های توصیه‌گر
• 66. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
• 67. مدل‌سازی تعامل کاربر و توصیه‌گر
• 68. یادگیری توصیه‌های شخصی‌سازی شده
• 69. بهینه‌سازی توالی توصیه‌ها
• 70. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا و همکاری
• 71. ترکیب MARL با روش‌های سنتی توصیه‌گر
• 72. ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL
• 73. معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 74. شبیه‌سازی محیط‌های واقعی برای ارزیابی
• 75. مقایسه با روش‌های پایه
• 76. کاربرد MARL در حوزه‌های دیگر (با رویکرد اسلامی/ایرانی)
• 77. مدیریت ترافیک با MARL
• 78. بهینه‌سازی مصرف انرژی با MARL
• 79. سیستم‌های رباتیک چندعامله
• 80. مدیریت منابع در شبکه‌های توزیع‌شده
• 81. ملاحظات اخلاقی و امنیتی در MARL
• 82. حفاظت از داده‌های کاربران
• 83. امنیت الگوریتم‌های MARL
• 84. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های MARL
• 85. اصول خانواده ایرانی-اسلامی در طراحی پاداش
• 86. مقررات بانک مرکزی در تخصیص دارایی
• 87. چارچوب شرعی در معاملات
• 88. کاربردهای فقهی در تخصیص منابع
• 89. ملاحظات اقتصادی با رویکرد بانکداری بدون ربا
• 90. مبانی حقوقی در قراردادهای هوشمند
• 91. بهینه‌سازی با توجه به منافع ملی
• 92. پردازش زبان طبیعی برای درک نیاز کاربر
• 93. یادگیری فعال در سیستم‌های توصیه‌گر
• 94. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
• 95. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
• 96. استفاده از هوش جمعی در MARL
• 97. یادگیری از تجربیات گذشته
• 98. مدل‌سازی عدم قطعیت در MARL
• 99. استراتژی‌های پوشش ریسک با MARL
• 100. بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری اسلامی