کتاب فتح بازارهای ناهمزمان: یادگیری مرتبه صفر و یک در بازی‌های اقتصادی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره فتح بازارهای ناهمزمان: یادگیری مرتبه صفر و یک در بازی‌های اقتصادی

موضوع کلی: تئوری بازی‌ها و یادگیری تقویتی چند عامله

موضوع میانی: همگرایی در بازی‌های غیرهمکارانه ناهمزمان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تئوری بازی‌ها
• 2. مبانی بازی‌های ناهمکارانه
• 3. مفهوم تعادل نش
• 4. انواع استراتژی‌ها در تئوری بازی‌ها
• 5. مفهوم مختصات در بازی‌ها
• 6. بازی‌های با مجموع صفر و با مجموع غیر صفر
• 7. دورنمای یادگیری تقویتی
• 8. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
• 9. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
• 10. تابع ارزش
• 11. تابع سیاست
• 12. یادگیری بدون مدل و با مدل
• 13. یادگیری آفلاین و آنلاین
• 14. یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
• 15. چالش‌های MARL
• 16. مفهوم عامل‌های متعدد
• 17. ارتباطات و هماهنگی بین عامل‌ها
• 18. اثرات ناشی از دینامیک محیط
• 19. تئوری بازی‌ها در چارچوب MARL
• 20. ارتباط بین تئوری بازی‌ها و MARL
• 21. مفهوم بازی‌های ناهمکارانه در MARL
• 22. چالش ناهمزمانی در سیستم‌های توزیع شده
• 23. مفهوم ناهمزمانی (Asynchrony)
• 24. انواع ناهمزمانی
• 25. اهمیت ناهمزمانی در سیستم‌های واقعی
• 26. بازی‌های ناهمزمان
• 27. مقدمه‌ای بر بازی‌های ناهمزمان
• 28. مدل‌سازی بازی‌های ناهمزمان
• 29. تعریف رسمی بازی‌های ناهمزمان
• 30. مدل‌های گسسته و پیوسته زمانی در بازی‌های ناهمزمان
• 31. یادگیری مرتبه صفر (Zeroth-Order Learning)
• 32. مفهوم یادگیری مرتبه صفر
• 33. کاربرد یادگیری مرتبه صفر در بهینه‌سازی
• 34. یادگیری مرتبه صفر بدون دسترسی به گرادیان
• 35. الگوریتم‌های نمونه‌برداری برای تخمین گرادیان
• 36. مزایای یادگیری مرتبه صفر
• 37. معایب یادگیری مرتبه صفر
• 38. یادگیری مرتبه یک (First-Order Learning)
• 39. مفهوم یادگیری مرتبه یک
• 40. الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان
• 41. داده‌های مورد نیاز برای یادگیری مرتبه یک
• 42. مزایای یادگیری مرتبه یک
• 43. معایب یادگیری مرتبه یک
• 44. مقایسه یادگیری مرتبه صفر و یک
• 45. زمانی که گرادیان قابل دسترس نیست
• 46. زمانی که محاسبه گرادیان پرهزینه است
• 47. زمانی که داده‌ها نویز دارند
• 48. کاربرد در بازی‌های ناهمگام
• 49. یادگیری عامل در بازی‌های ناهمگام
• 50. چالشی بازخورد ناهمگام
• 51. تأثیر تاخیر در به‌روزرسانی‌ها
• 52. همگرایی در بازی‌های ناهمگام
• 53. مفهوم همگرایی در تئوری بازی‌ها
• 54. همگرایی به تعادل نش
• 55. شرایط لازم برای همگرایی
• 56. همگرایی در بازی‌های پویا
• 57. همگرایی در بازی‌های ناهمگام
• 58. چالش‌های اثبات همگرایی در بازی‌های ناهمگام
• 59. تأثیر ناهمزمانی بر همگرایی
• 60. نظریه‌های مربوط به همگرایی در بازی‌های ناهمگام
• 61. مطالعه موردی: بازی‌های اقتصادی
• 62. بازی‌های اقتصادی و عامل‌های اقتصادی
• 63. بازارهای مالی به عنوان بازی‌های ناهمگام
• 64. استراتژی‌های معاملاتی در بازارهای ناهمگام
• 65. یادگیری مرتبه صفر در بازارهای ناهمگام
• 66. استفاده از یادگیری مرتبه صفر برای پیش‌بینی قیمت
• 67. یادگیری مرتبه یک در بازارهای ناهمگام
• 68. استفاده از گرادیان برای بهینه‌سازی استراتژی معاملاتی
• 69. الگوریتم‌های مختص بازی‌های ناهمگام
• 70. طراحی الگوریتم‌های یادگیری برای بازی‌های ناهمگام
• 71. الگوریتم‌های مبتنی بر تخمین گرادیان ناهمگام
• 72. الگوریتم‌های مبتنی بر دنبال کردن گرادیان ناهمگام
• 73. بهینه‌سازی در محیط‌های ناهمگام
• 74. استراتژی‌های یادگیری تطبیقی
• 75. تنظیم پارامترهای یادگیری در طول زمان
• 76. یادگیری تقویتی عمیق ناهمگام (Asynchronous Deep RL)
• 77. مفاهیم Dasar Deep RL
• 78. ترکیب Deep RL با محیط‌های ناهمگام
• 79. الگوریتم‌های A3C و A2C
• 80. کاوش در فضای حالت ناهمگام
• 81. کاربرد در رباتیک ناهمگام
• 82. کاربرد در شبکه‌های ارتباطی ناهمگام
• 83. کاربرد در سیستم‌های توزیع شده ناهمگام
• 84. روش‌های ارزیابی و سنجش عملکرد
• 85. متریک‌های ارزیابی برای بازی‌های ناهمگام
• 86. مقایسه الگوریتم‌های مختلف
• 87. شبیه‌سازی محیط‌های ناهمگام
• 88. سناریوهای پیچیده ناهمگام
• 89. مباحث پیشرفته
• 90. نظریه بازی‌های تکاملی ناهمگام
• 91. یادگیری در بازی‌های چند عامله ناهمگام با اطلاعات ناقص
• 92. تأثیر تاخیر بر پایداری سیستم
• 93. کاربرد در سیستم‌های توزیع شده و مقیاس‌پذیر
• 94. ملاحظات اخلاقی در یادگیری ناهمگام
• 95. محدودیت‌ها و چالش‌های آینده
• 96. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی پیشرفته
• 97. جمع‌بندی و مرور مطالب
• 98. مسیرهای تحقیقاتی آینده در یادگیری ناهمگام