دوره یادگیری تقویتی پیوسته و فرایادگیری: از تئوری تا پیاده‌سازی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی پیوسته و فرایادگیری: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی پیوسته
• 2. چالش‌های کلیدی در یادگیری تقویتی پیوسته
• 3. فاجعه‌فراموشی (Catastrophic Forgetting) و راه‌حل‌ها
• 4. روش‌های regularization برای یادگیری تقویسته
• 5. روش‌های replay-based برای یادگیری تقویتی پیوسته
• 6. استفاده از experience replay در محیط‌های پویا
• 7. روش‌های architecture-based برای یادگیری تقویتی پیوسته
• 8. شبکه‌های عصبی گسترش‌پذیر (Growing Neural Networks)
• 9. یادگیری تقویتی پیوسته با استفاده از روش‌های generative
• 10. استفاده از مدل‌های تولیدی برای جلوگیری از فراموشی
• 11. مقدمه‌ای بر فرایادگیری (Meta-Learning)
• 12. تفاوت‌های کلیدی بین یادگیری تقویتی و فرایادگیری
• 13. یادگیری سریع با استفاده از فرایادگیری
• 14. روش‌های model-agnostic meta-learning (MAML)
• 15. روش‌های metric-based meta-learning
• 16. روش‌های optimization-based meta-learning
• 17. فرایادگیری برای یادگیری تقویتی پیوسته
• 18. استفاده از فرایادگیری برای تنظیم سریع سیاست‌ها
• 19. یادگیری تقویتی پیوسته مبتنی بر وظیفه (Task-Based)
• 20. یادگیری تقویتی پیوسته مبتنی بر فضای حالت (State-Based)
• 21. استفاده از memory برای یادگیری تقویتی پیوسته
• 22. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) در یادگیری تقویتی پیوسته
• 23. استفاده از attention mechanisms در یادگیری تقویتی پیوسته
• 24. بررسی الگوریتم iCaRL برای یادگیری تقویتی پیوسته
• 25. بررسی الگوریتم DER++ برای یادگیری تقویتی پیوسته
• 26. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پیوسته
• 27. معیارهای ارزیابی در یادگیری تقویتی پیوسته
• 28. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای یادگیری تقویتی پیوسته
• 29. پیاده‌سازی عملی یادگیری تقویتی پیوسته با استفاده از TensorFlow
• 30. پیاده‌سازی عملی یادگیری تقویتی پیوسته با استفاده از PyTorch
• 31. کاربردهای یادگیری تقویتی پیوسته در رباتیک
• 32. کاربردهای یادگیری تقویتی پیوسته در بازی‌ها
• 33. کاربردهای یادگیری تقویتی پیوسته در سیستم‌های توصیه گر
• 34. چالش‌ها و مسیرهای آینده در یادگیری تقویتی پیوسته و فرایادگیری
• 35. یادگیری تقویتی پیوسته در محیط‌های چندعاملی
• 36. یادگیری تقویتی پیوسته و یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 37. یادگیری تقویتی پیوسته و یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 38. استفاده از simulation-to-real transfer در یادگیری تقویتی پیوسته
• 39. روش‌های domain randomization برای یادگیری تقویتی پیوسته
• 40. یادگیری تقویتی پیوسته با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
• 41. یادگیری تقویتی پیوسته با استفاده از پاداش‌های درونی (Intrinsic Rewards)