دوره یادگیری تقویتی چندعامله: روشهای توزیعشده و متمرکز همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله: روشهای توزیعشده و متمرکز
موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل رباتهای صنعتی برای انجام وظایف نگهداری و تعمیر
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) و چالشهای محیطهای چندعاملی
- 2. فرمولبندی بازیهای مارکوف (Markov Games) و فرایندهای تصمیمگیری تصادفی چندعامله
- 3. چالشهای غیرایستا بودن محیط (Non-stationarity) و همگرایی در MARL
- 4. مبانی یادگیری تقویتی تکعامله و تعمیم آن به سیستمهای چندعامله
- 5. روشهای متمرکز: آموزش متمرکز و اجرای متمرکز (Centralized Training and Execution)
- 6. محدودیتهای رویکردهای کاملاً متمرکز در کنترل رباتیک و مقیاسپذیری
- 7. روشهای کاملاً غیرمتمرکز: Independent Q-Learning (IQL) و چالشهای همگرایی آن
- 8. الگوی آموزش متمرکز با اجرای غیرمتمرکز (CTDE: Centralized Training with Decentralized Execution)
- 9. الگوریتم Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
- 10. توسعه MADDPG برای فضاهای کنش پیوسته در کنترل رباتهای صنعتی
- 11. الگوریتمهای برپایه Q-mix و QTRAN برای تجزیه پاداش (Credit Assignment)
- 12. تجزیه ارزش با VDN (Value-Decomposition Networks) در محیطهای همکاری
- 13. روشهای چندعامله بر پایه بهینهسازی سیاست پروگزیمال (MAPPO)
- 14. ارتباطات بین عاملی (Inter-agent Communication) و پروتکلهای یادگیری ارتباط
- 15. مکانیزمهای توجه (Attention Mechanisms) در یادگیری تقویتی چندعامله (MAAC)
- 16. مدلسازی گراف در سیستمهای چندعامله با Graph Neural Networks (GNNs)
- 17. روشهای توزیعشده چندعامله بر پایه اجماع و اشتراکگذاری پارامترها
- 18. تخصیص هوشمند وظایف نگهداری و تعمیرات در رباتهای صنعتی همکار
- 19. مسیریابی تعاملی و اجتناب از برخورد چند ربات در محیطهای کارخانهای
- 20. مدلسازی نادیدهانگاری جزئی محیط با POSG (Partially Observable Stochastic Games)
- 21. یادگیری تقویتی چندعامله رقابتی، همکارانه و مختلط
- 22. تخصیص پاداش و مسئله سهمدهی عادلانه (Credit Assignment Problem) در تیمی از رباتها
- 23. محیطهای شبیهسازی برای رباتیک چندعامله (PettingZoo, Ray Rllib, Isaac Gym)
- 24. پیادهسازی الگوریتمهای CTDE در پایتون با PyTorch
- 25. مقاومسازی الگوریتمهای MARL در برابر اختلالات ارتباطی و تاخیر در شبکه
- 26. پروژه پایانی: شبیهسازی و کنترل تیمی از رباتهای صنعتی برای تعمیرات خودکار
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.