دوره یادگیری خودنظارت برای غلبه بر چالش‌های داده و مقیاس‌پذیری در MARL همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری خودنظارت برای غلبه بر چالش‌های داده و مقیاس‌پذیری در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری خودنظارت (Self-Supervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله و نقش یادگیری خودنظارت
• 2. چالش کمبود داده در محیط‌های چندعامله
• 3. مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی چندعامله
• 4. تفاوت یادگیری خودنظارت با یادگیری نظارت‌شده و بدون‌نظارت
• 5. ساختار داده‌های تعاملی در MARL
• 6. استخراج نمایش‌های غنی از تجربه‌های عامل‌ها
• 7. یادگیری نمایش از مشاهدات خام محیط
• 8. پیش‌آموزش خودنظارت و انتقال به وظایف MARL
• 9. طراحی وظایف پیش‌متن در محیط‌های چندعامله
• 10. پیش‌بینی بخش‌های پنهان مشاهده
• 11. بازسازی مشاهدات ناقص عامل‌ها
• 12. پیش‌بینی گام بعدی در دنباله‌های تعاملی
• 13. یادگیری زمانی از trajectoryهای عامل‌ها
• 14. یادگیری خودنظارت از توالی وضعیت‌ها و اعمال
• 15. یادگیری بازنمایی مشترک وضعیت، عمل و پاداش
• 16. یادگیری بازنمایی از تعاملات بین عامل‌ها
• 17. مدل‌سازی وابستگی‌های زمانی و فضایی بین عامل‌ها
• 18. یادگیری بازنمایی ارتباطات و پیام‌های بین عامل‌ها
• 19. یادگیری کنتراستی در MARL
• 20. نمونه‌سازی مثبت و منفی برای یادگیری کنتراستی
• 21. یادگیری کنتراستی زمانی و چندعامله
• 22. یادگیری خودنظارت مبتنی بر پیش‌بینی پاداش
• 23. یادگیری ساختار محیط از تجربه‌های بدون برچسب
• 24. کشف الگوهای رفتاری از trajectoryهای جمعی
• 25. یادگیری خودنظارت برای تخمین وضعیت پنهان
• 26. یادگیری بازنمایی مقاوم در برابر تغییرات محیط
• 27. استفاده از داده‌های آفلاین برای پیش‌آموزش
• 28. ترکیب داده‌های آفلاین و آنلاین در MARL
• 29. افزایش کارایی نمونه با پیش‌آموزش خودنظارت
• 30. کاهش نیاز به تعامل مستقیم با محیط
• 31. اشتراک‌گذاری بازنمایی بین عامل‌ها
• 32. یادگیری بازنمایی مشترک و اختصاصی عامل‌ها
• 33. یادگیری چندوظیفه‌ای خودنظارت برای عامل‌های متعدد
• 34. یادگیری انتقالی بین عامل‌ها و محیط‌ها
• 35. انتقال دانش خودنظارت بین سناریوهای مختلف
• 36. یادگیری خودنظارت در محیط‌های پویا
• 37. سازگاری بازنمایی با تغییر توزیع داده
• 38. مقابله با ناهمگونی عامل‌ها با یادگیری خودنظارت
• 39. یادگیری خودنظارت در تیم‌های بزرگ عامل‌ها
• 40. کاهش هزینه محاسباتی در MARL با پیش‌آموزش
• 41. مقیاس‌پذیری آموزش بازنمایی برای تعداد زیاد عامل‌ها
• 42. تجمیع و فشرده‌سازی تجربه‌های چندعامله
• 43. نمونه‌برداری هوشمند از تجربه‌های آموزشی
• 44. اولویت‌بندی داده‌های آموزشی با معیارهای خودنظارت
• 45. کاهش حافظه موردنیاز برای ذخیره تجربه‌ها
• 46. یادگیری بازنمایی با داده‌های ناقص و نویزی
• 47. مقابله با عدم تعادل داده‌های تجربی
• 48. یادگیری از تجربه‌های نادر و رویدادهای کم‌تکرار
• 49. تشخیص تجربه‌های اطلاعاتی و کم‌ارزش
• 50. استفاده از مدل‌های Transformer در یادگیری خودنظارت چندعامله
• 51. مدل‌های توالی‌محور برای پردازش تجربه‌های MARL
• 52. یادگیری خودنظارت گرافی برای تعاملات چندعامله
• 53. شبکه‌های عصبی گرافی برای نمایش ساختار عامل‌ها
• 54. یادگیری خودنظارت مبتنی بر مدل جهان
• 55. پیش‌بینی پویایی محیط با مدل‌های خودنظارت
• 56. یادگیری مدل‌محور برای کاهش هزینه نمونه‌گیری
• 57. ترکیب یادگیری خودنظارت با Actor-Critic
• 58. ترکیب یادگیری خودنظارت با روش‌های Value-Based
• 59. استفاده از بازنمایی خودنظارت در Centralized Training
• 60. استفاده از بازنمایی خودنظارت در Decentralized Execution
• 61. یادگیری خودنظارت برای هماهنگی و همکاری عامل‌ها
• 62. یادگیری خودنظارت برای کشف نقش‌های عامل‌ها
• 63. یادگیری بازنمایی برای تخصیص اعتبار بین عامل‌ها
• 64. کاهش عدم‌اطمینان در تصمیم‌گیری چندعامله
• 65. تنظیم هدف‌های خودنظارت برای جلوگیری از یادگیری نامطلوب
• 66. جلوگیری از فروپاشی بازنمایی در یادگیری خودنظارت
• 67. انتخاب معماری و تابع زیان مناسب
• 68. تنظیم ابرپارامترهای یادگیری خودنظارت
• 69. ارزیابی کیفیت بازنمایی‌های یادگرفته‌شده
• 70. معیارهای ارزیابی کارایی نمونه در MARL
• 71. مقایسه پیش‌آموزش خودنظارت با آموزش مستقیم
• 72. تحلیل اثر تعداد عامل‌ها بر عملکرد و هزینه آموزش
• 73. آزمایش انتقال بازنمایی بین محیط‌های چندعامله
• 74. طراحی آزمایش‌های کنترل‌شده برای ارزیابی روش‌ها
• 75. تحلیل پایداری و همگرایی آموزش
• 76. مطالعه موردی کاهش هزینه داده در یک مسئله MARL
• 77. مطالعه موردی مقیاس‌پذیری در محیط‌های چندعامله بزرگ
• 78. طراحی یک خط لوله کامل یادگیری خودنظارت برای MARL