دوره شخصی‌سازی مسیر درمان با یادگیری تقویتی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شخصی‌سازی مسیر درمان با یادگیری تقویتی

موضوع کلی: سیستم‌های هوش مصنوعی چندعاملی

موضوع میانی: ربات‌های توانبخشی هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 2. مبانی ریاضی یادگیری تقویتی
• 3. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی
• 4. عنصر تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
• 5. حل MDP با تکرار سیاست
• 6. حل MDP با تکرار ارزش
• 7. توابع Q و یادگیری Q
• 8. الگوریتم‌های سیاست‌محور
• 9. گرادیان سیاست
• 10. روش‌های Actor-Critic
• 11. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 12. شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی
• 13. Q-Learning عمیق (Deep Q-Network - DQN)
• 14. بهبود DQN: Replay Buffer و Target Network
• 15. روش‌های سیاست‌محور عمیق
• 16. A2C و A3C
• 17. PPO (Proximal Policy Optimization)
• 18. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
• 19. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
• 20. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
• 21. TD3 (Twin Delayed DDPG)
• 22. SAC (Soft Actor-Critic)
• 23. یادگیری تقویتی چندعامله
• 24. تعادل نش در یادگیری تقویتی
• 25. ارتباط و همکاری در محیط‌های چندعامله
• 26. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
• 27. یادگیری از تظاهرات
• 28. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
• 29. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
• 30. کاوش و بهره‌برداری در یادگیری تقویتی
• 31. روش‌های کاوش مبتنی بر شمارش
• 32. روش‌های کاوش مبتنی بر یادگیری
• 33. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
• 34. یادگیری تقویتی با انتقال (Transfer Reinforcement Learning)
• 35. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
• 36. محدودیت‌های یادگیری تقویتی
• 37. یادگیری تقویتی و اخلاق
• 38. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک
• 39. کاربردهای یادگیری تقویتی در بازی‌ها
• 40. کاربردهای یادگیری تقویتی در کنترل فرایندها
• 41. کاربردهای یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
• 42. یادگیری تقویتی و سیستم‌های توصیه‌گر
• 43. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی قیمت‌گذاری
• 44. یادگیری تقویتی و سیستم‌های حمل و نقل
• 45. مفاهیم پیشرفته در تابع پاداش
• 46. طراحی تابع پاداش مؤثر
• 47. مشکلات مربوط به تابع پاداش
• 48. یادگیری تقویتی و شبیه‌سازی
• 49. استفاده از شبیه‌سازی برای آموزش
• 50. تکنیک‌های انتقال از شبیه‌سازی به واقعیت
• 51. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 52. معیارهای ارزیابی
• 53. تحلیل نتایج یادگیری تقویتی
• 54. ابزارها و کتابخانه‌های یادگیری تقویتی
• 55. TensorFlow و یادگیری تقویتی
• 56. PyTorch و یادگیری تقویتی
• 57. Gym و محیط‌های یادگیری تقویتی
• 58. Ray و یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 59. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری تقویتی
• 60. روش‌های جستجوی هایپرپارامتر
• 61. تکنیک‌های تنظیم خودکار یادگیری تقویتی
• 62. چالش‌ها و آینده یادگیری تقویتی
• 63. یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی عمومی
• 64. یادگیری تقویتی و یادگیری ماشین توضیح‌پذیر
• 65. یادگیری تقویتی و حریم خصوصی