کتاب PyMARL: گامی مهم در جهت هوش مصنوعی خودمختار و هوشمند با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره PyMARL: گامی مهم در جهت هوش مصنوعی خودمختار و هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تعاریف پایه در یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) و هوش مصنوعی خودمختار
• 2. آشنایی با چارچوب PyMARL و معماری نرم‌افزاری آن در پایتون
• 3. نصب، پیکربندی و راه‌اندازی محیط PyMARL و وابستگی‌های آن (PyTorch و SMAC)
• 4. بررسی مفاهیم فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف مشارکتی (Dec-POMDP) در فریم‌ورک PyMARL
• 5. آشنایی با محیط‌های شبیه‌سازی StarCraft Multi-Agent Challenge (SMAC)
• 6. معماری یادگیری متمرکز با اجرای غیرمتمرکز (CTDE) در PyMARL
• 7. بررسی الگوریتم QMIX و نحوه ترکیب ارزش عامل‌ها با شبکه مخلوط‌کننده (Mixing Network)
• 8. پیاده‌سازی و اجرای الگوریتم VDN (Value-Decomposition Networks) در PyMARL
• 9. بررسی الگوریتم COMA و مکانیسم اعتماد به نفس در گرادیان‌های خط‌مشی چندعامله
• 10. تنظیم و پیکربندی فایل‌های پیکربندی (Config Files) در پلتفرم PyMARL
• 11. مدیریت حافظه تجربه (Replay Buffer) و نمونه‌گیری در سیستم‌های چندعامله
• 12. طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN/LSTM) برای مدل‌سازی حافظه عامل‌ها
• 13. بررسی مکانیزم‌های اکتشاف (Exploration) در محیط‌های چندعامله پیچیده
• 14. ارزیابی و تست عملکرد مدل‌ها با استفاده از اسکریپت‌های ارزیابی داخلی PyMARL
• 15. تحلیل و تفسیر لاگ‌های آموزشی با ابزارهایی مانند Sacred و TensorBoard در PyMARL
• 16. افزودن و سفارشی‌سازی محیط‌های جدید (Custom Environments) به عنوان ورودی برای PyMARL
• 17. بهینه‌سازی هایپرپامترها و تنظیم نرخ یادگیری برای همگرایی بهتر مدل‌های چندعامله
• 18. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری و ابعاد بالا در آموزش همزمان چندین عامل
• 19. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته خط‌مشی (Policy Gradient) در بستر PyMARL
• 20. تحلیل رفتارهای نوظهور (Emergent Behaviors) در میان عامل‌های هوشمند خودمختار
• 21. عیب‌یابی، رفع خطاهای رایج زمان اجرا و بهینه‌سازی عملکرد کدهای PyMARL
• 22. توسعه و استقرار یک پروژه کامل هوش مصنوعی چندعامله با استفاده از PyMARL از ابتدا تا انتها