دوره راهنمای جامع PyMARL برای توسعهدهندگان و پژوهشگران MARL همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهنمای جامع PyMARL برای توسعهدهندگان و پژوهشگران MARL
موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
موضوع میانی: PyMARL
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله و جایگاه PyMARL
- 2. نصب و پیکربندی محیط توسعه PyMARL
- 3. آشنایی با معماری کد PyMARL: ماژول‌ها، کلاس‌ها و فایل‌های اصلی
- 4. کار با محیط‌های چندعامله استاندارد (SMAC، MAgent، PettingZoo) در PyMARL
- 5. تعریف و سفارشی‌سازی محیط‌های چندعامله جدید
- 6. مبانی شبکه‌های عصبی در PyMARL: ماژول‌های مشترک و عامله‌محور
- 7. پیاده‌سازی الگوریتم Value Decomposition Networks (VDN)
- 8. پیاده‌سازی الگوریتم QMIX: معماری میکسینگ و آموزش
- 9. پیاده‌سازی الگوریتم COMA: نقد مرکزی و بازیگرهای غیرمتمرکز
- 10. پیاده‌سازی الگوریتم MAPPO و IPPO در PyMARL
- 11. مقایسه عملکردی الگوریتم‌های MARL کلاسیک در معیارهای SMAC
- 12. استفاده از Replay Buffer چندعامله و نمونه‌برداری اولویت‌دار
- 13. مدیریت پارامترهای اشتراکی و غیراشتراکی بین عاملان
- 14. تنظیم‌های پیشرفته Hyperparameter برای الگوریتم‌های MARL
- 15. استفاده از TensorBoard و WandB برای لاگ‌گیری و دیدارسازی
- 16. استراتژی‌های ارزیابی: エピソード، متریک‌های همکاری، و تحلیل رفتار
- 17. دیباگ و تست واحد کدهای PyMARL
- 18. بهینه‌سازی سرعت آموزش: Mixed Precision، Distributed Data Parallel
- 19. مقیاس‌پذیری آموزش بر روی چند GPU و کلاستر
- 20. ادغام PyMARL با RLlib و Stable-Baselines3
- 21. توسعه الگوریتم‌های MARL جدید: الگوهای extensible در PyMARL
- 22. استفاده از Curriculum Learning و Self-Play در محیط‌های چندعامله
- 23. مدیریت عدم قطعیت و Exploration در تنظیمات چندعامله
- 24. تحلیل حساسیت به топولوژی ارتباطی عاملان
- 25. پیاده‌سازی مکانیزم‌های پیام‌رسانی (Communication) بین عاملان
- 26. استفاده از Graph Neural Networks برای مدل‌سازی تعاملات
- 27. تکنیک‌های Transfer Learning و Meta-Learning در MARL
- 28. امنیت و Robustness در آموزش چندعامله
- 29. تولید داده‌های مصنوعی برای پیش‌آموزش عاملان
- 30. استفاده از Offline MARL و دیتاست‌های ثابت
- 31. استفاده از PyMARL در کاربردهای واقعی: رباتیک، ترافیک، بازی‌ها
- 32. نوشتن مستندات و مثال‌های قابل اجرا برای پروژه‌های تحقیقاتی
- 33. بهترین شیوه‌های انتشار کد و نتایج در Konferanses و ژورنال‌ها
- 34. بررسی مقالات کلاسیک و اخیر مرتبط با PyMARL
- 35. پروژه نهایی: طراحی، آموزش و ارزیابی یک سیستم MARL کامل با PyMARL
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.