کتاب رهیافت‌های پیشرفته در یادگیری خودنظارت برای MARL با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره رهیافت‌های پیشرفته در یادگیری خودنظارت برای MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری خودنظارت (Self-Supervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
• 2. مبانی ریاضی یادگیری تقویتی
• 3. فضاهای حالت و عمل در MARL
• 4. تابع پاداش و طراحی آن
• 5. حل مسائل مارکوفی
• 6. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی
• 7. Q-Learning در محیط‌های چندعامله
• 8. SARSA در محیط‌های چندعامله
• 9. یادگیری سیاستی در MARL
• 10. روش‌های گرادیان سیاست
• 11. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
• 12. تقریب تابع ارزش با شبکه‌های عصبی
• 13. تقریب سیاست با شبکه‌های عصبی
• 14. مفهوم خودنظارتی در یادگیری
• 15. یادگیری بازنمایی (Representation Learning)
• 16. خودرمزگذارها (Autoencoders)
• 17. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 18. یادگیری متضاد (Contrastive Learning)
• 19. استفاده از خودنظارتی برای استخراج ویژگی
• 20. پیش‌آموزش خودنظارتی در MARL
• 21. انتقال یادگیری در محیط‌های چندعامله
• 22. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 23. یادگیری سلسله‌مراتبی در MARL
• 24. مفهوم پایداری در MARL
• 25. تکنیک‌های جلوگیری از فروپاشی در MARL
• 26. یادگیری جمعی در MARL
• 27. توزیع شده‌ی یادگیری تقویتی
• 28. محیط‌های شبیه‌سازی شده برای MARL
• 29. ارزیابی الگوریتم‌های MARL
• 30. متریک‌های عملکرد در MARL
• 31. برنامه‌نویسی و پیاده‌سازی MARL با پایتون
• 32. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری تقویتی
• 33. TensorFlow و PyTorch در MARL
• 34. مفاهیم پیشرفته‌ی شبکه‌های عصبی
• 35. بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 36. تنظیم هایپرپارامترها
• 37. روش‌های کاهشی ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 38. تحلیل حساسیت در MARL
• 39. تفسیرپذیری مدل‌های MARL
• 40. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
• 41. یادگیری تقویتی با محدودیت (Constrained Reinforcement Learning)
• 42. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
• 43. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based Reinforcement Learning)
• 44. استفاده از دانش پیشین در MARL
• 45. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
• 46. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
• 47. یادگیری تقویتی با اطلاعات ناقص
• 48. مباحث پیشرفته در یادگیری بازنمایی
• 49. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در MARL
• 50. یادگیری تقویتی تقویتی (Meta-Reinforcement Learning)
• 51. یادگیری تقویتی با تقلید (Imitation Learning)
• 52. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
• 53. کاربردهای MARL در رباتیک
• 54. کاربردهای MARL در بازی‌ها
• 55. کاربردهای MARL در مدیریت منابع
• 56. کاربردهای MARL در شبکه‌های ارتباطی
• 57. چالش‌ها و آینده‌ی MARL
• 58. تحقیقات جاری در MARL
• 59. اخلاق در MARL
• 60. مسائل امنیتی در MARL
• 61. یادگیری تقویتی و حریم خصوصی