کتاب روش‌های نوین سنجش و اعتبارسنجی در یادگیری تقویتی چندعامله با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره روش‌های نوین سنجش و اعتبارسنجی در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: ارزیابی مدل‌های MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. اصول پایه‌ای یادگیری تقویتی
  • 3. تعریف محیط و عامل در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و هدف‌گذاری در یادگیری تقویتی
  • 5. مدل‌های یادگیری تقویتی: مارکوف و غیرمارکوف
  • 6. مبانی تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 7. فضای حالت و فضای عمل در MDP
  • 8. احتمالات گذار و تابع پاداش در MDP
  • 9. یافتن سیاست بهینه در MDP
  • 10. الگوریتم‌های برنامه‌ریزی در MDP
  • 11. یادگیری مبتنی بر ارزش (Value-Based Learning)
  • 12. یادگیری مبتنی بر سیاست (Policy-Based Learning)
  • 13. یادگیری ترکیبی ارزش و سیاست (Actor-Critic)
  • 14. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 15. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 16. چالش‌های اساسی در MARL
  • 17. مشاهده‌پذیری مشترک و منفرد
  • 18. همکاری در مقابل رقابت در MARL
  • 19. تکامل استراتژی‌ها در محیط‌های چندعامله
  • 20. محیط‌های مشترک و غیرمشترک
  • 21. فضای حالت مشترک و منفرد
  • 22. فضای عمل مشترک و منفرد
  • 23. مدل‌های کلاسیک MARL
  • 24. تئوری بازی‌ها و کاربرد آن در MARL
  • 25. بازی‌های جمع صفر و غیرجمع صفر
  • 26. تعادل نش و کاربرد آن
  • 27. مفاهیم همکاری در MARL
  • 28. یادگیری مشترک (Joint Learning)
  • 29. یادگیری مبتنی بر تیم (Team-Based Learning)
  • 30. تشکیل گروه‌ها و هماهنگی در MARL
  • 31. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 32. یادگیری مبتنی بر رقابت (Competition-Based Learning)
  • 33. یادگیری مبتنی بر ادراک (Perception-Based Learning)
  • 34. مدل‌های ترکیبی (Cooperative-Competitive)
  • 35. مدل‌های عامل-متمرکز (Agent-Centric Models)
  • 36. مدل‌های محیط-متمرکز (Environment-Centric Models)
  • 37. روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق در MARL
  • 38. شبکه‌های عصبی عمیق برای MARL
  • 39. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 40. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 41. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در MARL
  • 42. الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
  • 43. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 44. QMIX (Q-learning for Mixed Cooperative-Competitive Environments)
  • 45. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 46. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 47. A2C (Advantage Actor-Critic) در MARL
  • 48. PPO (Proximal Policy Optimization) در MARL
  • 49. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) در MARL
  • 50. SAC (Soft Actor-Critic) در MARL
  • 51. کاربرد روش‌های سنجش در MARL
  • 52. متریک‌های ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 53. معیارهای وفاداری و انسجام در MARL
  • 54. اندازه‌گیری میزان همکاری و رقابت
  • 55. تحلیل پایداری استراتژی‌ها
  • 56. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 57. اعتبارسنجی با داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 58. اعتبارسنجی با داده‌های واقعی (در صورت امکان)
  • 59. اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation)
  • 60. اعتبارسنجی مبتنی بر سناریو
  • 61. روش‌های سنجش پیچیدگی مدل‌های MARL
  • 62. اندازه‌گیری پیچیدگی محاسباتی
  • 63. تحلیل پیچیدگی حافظه
  • 64. سنجش میزان تعمیم‌پذیری مدل‌ها
  • 65. اعتبارسنجی مدل‌ها در محیط‌های ناآشنا
  • 66. تاثیر پویایی محیط بر عملکرد عامل‌ها
  • 67. سنجش مقاومت مدل‌ها در برابر نویز
  • 68. اعتبارسنجی مدل‌ها با تغییر پارامترهای محیط
  • 69. روش‌های سنجش قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability)
  • 70. تحلیل نقش هر عامل در تصمیم‌گیری
  • 71. شناسایی الگوهای رفتاری عامل‌ها
  • 72. تکنیک‌های بصری‌سازی عملکرد MARL
  • 73. کاربرد روش‌های آماری در سنجش MARL
  • 74. آزمون‌های فرض برای مقایسه مدل‌ها
  • 75. تحلیل واریانس (ANOVA) برای مقایسه عملکرد
  • 76. رگرسیون برای پیش‌بینی عملکرد
  • 77. آنالیز مولفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد
  • 78. روش‌های سنجش امنیت در MARL
  • 79. شناسایی نقاط ضعف امنیتی در سیستم‌های MARL
  • 80. اعتبارسنجی مقاومت در برابر حملات سایبری
  • 81. ملاحظات اخلاقی در طراحی و پیاده‌سازی MARL
  • 82. انطباق با قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
  • 83. چارچوب شرعی و فقهی در طراحی سیستم‌های هوشمند
  • 84. رویکردهای اخلاقی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 85. پرهیز از مصادیق ربا و قمار در طراحی پاداش
  • 86. عدم ترویج روابط نامشروع یا پوشش نامناسب
  • 87. رعایت چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی
  • 88. پرهیز از ترویج فرقه‌های انحرافی
  • 89. عدم اقدام علیه نظام یا اهانت به مقامات
  • 90. عدم آموزش هک کلاه‌سیاه یا نفوذ مخرب
  • 91. پرهیز از ساخت سلاح یا ترویج خشونت
  • 92. عدم ترویج پولشویی یا کلاهبرداری
  • 93. پرهیز از ترویج خودکشی یا طب جایگزین خطرناک
  • 94. عدم تولید محتوای ضد ایرانی یا نژادپرستانه
  • 95. انطباق با مقررات بانک مرکزی در حوزه رمزارز
  • 96. رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت در علوم پزشکی
  • 97. چارچوب مجوزهای رسمی وزارت ارشاد در هنر
  • 98. اقتصاد اسلامی و بانکداری بدون ربا در طراحی پاداش
  • 99. تحلیل استراتژی‌های همکاری در چارچوب منافع ملی
  • 100. سنجش و اعتبارسنجی در یادگیری تقویتی چندعامله
تگ‌ها: ارزیابی هوش مصنوعی اعتبارسنجی مدل MARL تکنیک‌های ارزیابی MARL سنجش یادگیری تقویتی کاربرد MARL کاربرد هوش مصنوعی در یادگیری مدل‌سازی چندعامله یادگیری تقویتی پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.