دوره روشهای Actor-Critic مدرن برای هماهنگی عاملها همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره روشهای Actor-Critic مدرن برای هماهنگی عاملها
موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
موضوع میانی: Actor-Critic Methods
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر یادگیری تقویتی چندعامله
- 2. چالشهای هماهنگی در MARL
- 3. مروری بر روشهای Actor-Critic در یادگیری تقویتی
- 4. مزایا و معایب روشهای Actor-Critic
- 5. مبانی ریاضی Actor-Critic
- 6. تابع ارزش و سیاست در MARL
- 7. Gradient Policy Theorem و کاربرد آن در MARL
- 8. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic) در MARL
- 9. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) در MARL
- 10. نقدگر مرکزی (Centralized Critic) در MARL
- 11. روشهای Value Decomposition برای MARL
- 12. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
- 13. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
- 14. QMIX: مونوتونیک Value Function Factorization
- 15. VDN (Value Decomposition Networks)
- 16. QTRAN: Learning Counterfactual Multi-Agent Policies with Q-Transformation
- 17. MAPPO (Multi-Agent Proximal Policy Optimization)
- 18. MAAC (Multi-Agent Advantage Actor-Critic)
- 19. استفاده از Recurrent Neural Networks در Actor-Critic برای MARL
- 20. مدلسازی ارتباطات بین عاملها
- 21. یادگیری ارتباطات صریح (Explicit Communication)
- 22. یادگیری ارتباطات ضمنی (Implicit Communication)
- 23. تکنیکهای افزایش پایداری در آموزش MARL
- 24. کاوش (Exploration) در محیطهای چندعامله
- 25. پاداشدهی (Reward Shaping) در MARL
- 26. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
- 27. چند وظیفهای کردن (Multi-task Learning) در MARL
- 28. محیطهای شبیهسازی MARL (OpenAI Gym, PettingZoo)
- 29. پیادهسازی MADDPG با TensorFlow/PyTorch
- 30. پیادهسازی MAPPO با TensorFlow/PyTorch
- 31. ارزیابی الگوریتمهای MARL
- 32. مقایسه عملکرد الگوریتمهای Actor-Critic در MARL
- 33. تحلیل حساسیت پارامترها در MARL
- 34. بهینهسازی هایپرپارامترها در MARL
- 35. کاربردهای MARL در رباتیک
- 36. کاربردهای MARL در بازیهای رقابتی
- 37. کاربردهای MARL در مدیریت منابع
- 38. چالشهای مقیاسپذیری در MARL
- 39. روشهای کاهش پیچیدگی محاسباتی در MARL
- 40. یادگیری تقویتی چندعامله توزیعشده
- 41. استفاده از Actor-Critic در سیستمهای کنترل ترافیک
- 42. Actor-Critic برای هماهنگی پهپادها
- 43. تکنیکهای مقابله با محیطهای غیرایستا در MARL
- 44. یادگیری تقویتی چندعامله آفلاین (Offline MARL)
- 45. یادگیری تقویتی چندعامله ایمن (Safe MARL)
- 46. یادگیری تقویتی چندعامله با محدودیت (Constrained MARL)
- 47. روشهای مقاوم در برابر نویز و تقلب در MARL
- 48. دفاع در برابر حملات adversarial در MARL
- 49. یادگیری تقویتی چندعامله بر پایه مدل (Model-Based MARL)
- 50. ترکیب روشهای Actor-Critic با سایر الگوریتمهای MARL
- 51. آیندهی یادگیری تقویتی چندعامله و Actor-Critic
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.