کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در سیستمهای توصیهگر آموزش آنلاین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله در سیستمهای توصیهگر آموزش آنلاین
موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی پلتفرم‌های آموزش آنلاین
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. تعریف مسئله و معماری کلان سیستم توصیهگر آموزشی چندعامله
- 2. ذی‌نفعان پلتفرم آموزش آنلاین و مرزبندی عامل‌ها
- 3. داده‌های یادگیرنده، محتوا، تعامل و زمینه
- 4. چرخه توصیه، بازخورد و به‌روزرسانی در آموزش آنلاین
- 5. مبانی فرایند تصمیم‌گیری مارکوف برای توصیه‌گری
- 6. طراحی حالت، اقدام، پاداش و افق زمانی
- 7. باندهای زمینه‌ای برای توصیه‌های تک‌مرحله‌ای
- 8. یادگیری تقویتی تک‌عامله برای مسیرهای یادگیری تطبیقی
- 9. محدودیت‌های عامل واحد در پلتفرم‌های چندذی‌نفع
- 10. گذار از RL تک‌عامله به محیط‌های چندعامله
- 11. همکاری، رقابت و تعاملات ترکیبی در MARL
- 12. مفاهیم بازی‌های تعاونی و تعادل راهبردی
- 13. آموزش متمرکز و اجرای غیرمتمرکز
- 14. معماری‌های غیرمتمرکز و ترکیبی تصمیم‌گیری
- 15. اشتراک‌گذاری پارامترها و نقش‌پذیری عامل‌ها
- 16. ناپایداری محیط در یادگیری هم‌زمان چند عامل
- 17. تخصیص اعتبار در پاداش‌های مشترک آموزشی
- 18. مشاهده‌پذیری جزئی و ادغام تاریخچه تعاملات
- 19. ارتباط، هماهنگی و هم‌زمانی تصمیم‌گیری عامل‌ها
- 20. مقیاس‌پذیری و ناهمگنی عامل‌ها در جمعیت‌های بزرگ
- 21. عامل توصیهگر یادگیرنده و انتخاب فعالیت
- 22. عامل مدرس و تنظیم بازخورد و مداخله انسانی
- 23. عامل محتوا و انتخاب، ترتیب و سطح‌بندی منابع
- 24. عامل گروه‌بندی همسالان برای یادگیری مشارکتی
- 25. عامل پلتفرم برای ظرفیت، هزینه و سیاست‌های کلان
- 26. مدل‌سازی دانش، انگیزش، سبک و زمینه یادگیرنده در حالت
- 27. طراحی فضای اقدام برای محتوا، تمرین، ترتیب و مداخله
- 28. پاداش‌های کوتاه‌مدت تعامل، تلاش و پیشرفت
- 29. پاداش‌های بلندمدت تسلط، ماندگاری و انتقال یادگیری
- 30. پاداش چندمعیاره برای اهداف متضاد ذی‌نفعان
- 31. وزن‌دهی پویا و تحلیل حساسیت تابع پاداش
- 32. روش‌های مستقل مبتنی بر مقدار و چالش همگرایی
- 33. تجزیه تابع ارزش با VDN و QMIX
- 34. گرادیان سیاست چندعامله و کاهش واریانس
- 35. الگوریتم‌های Actor-Critic در محیط‌های چندعامله
- 36. الگوریتم MADDPG برای عامل‌های پیوسته و ناهمگن
- 37. الگوریتم COMA و تخصیص اعتبار ضدواقعی
- 38. الگوریتم MAPPO برای آموزش پایدار سیاست‌ها
- 39. سازوکارهای مبتنی بر توجه برای هماهنگی عامل‌ها
- 40. یادگیری ارتباطی و پیام‌رسانی قابل تفسیر
- 41. MARL مبتنی بر گراف برای روابط یادگیرنده و محتوا
- 42. یادگیری سلسله‌مراتبی برای سیاست‌های کلان و خرد آموزشی
- 43. گزینه‌ها و مهارت‌های قابل استفاده مجدد در مسیر یادگیری
- 44. یادگیری مدل‌بنیاد و شبیه‌سازی پاسخ یادگیرنده
- 45. دوقلوهای دیجیتال و محیط‌های شبیه‌سازی‌شده آموزش آنلاین
- 46. یادگیری آفلاین چندعامله با داده‌های تاریخی پلتفرم
- 47. ارزیابی برون‌خط و خطای برون‌نمایی
- 48. یادگیری انتقالی و چندوظیفه‌ای میان دوره‌ها
- 49. یادگیری فراتجربی برای سازگاری سریع توصیهگر
- 50. روش‌های میانگین‌میدانی برای مقیاس‌پذیری
- 51. یادگیری جمعیتی و خودبازی برای سیاست‌های مقاوم
- 52. مدل‌سازی رفتار عامل‌های دیگر و پیش‌بینی پاسخ آن‌ها
- 53. کاوش ایمن و کارآمد در محیط‌های آموزشی واقعی
- 54. شروع سرد برای یادگیرندگان، دوره‌ها و عامل‌های تازه
- 55. پاداش‌های کمیاب، تأخیری و نامتوازن
- 56. بهینه‌سازی افق بلند و کاهش سوگیری به تعامل فوری
- 57. کنترل چرخه‌های بازخوردی و حباب‌های یادگیری
- 58. استنتاج علّی برای تفکیک اثر توصیه از هم‌بستگی
- 59. انصاف فردی و گروهی در توصیه فرصت‌های یادگیری
- 60. تنوع، اکتشاف هدفمند و جلوگیری از بیش‌بهینه‌سازی تعامل
- 61. محدودیت‌های ایمنی، حریم آموزشی و سیاست‌های نهادی
- 62. محرمانگی و یادگیری فدرال بدون تجمیع داده خام
- 63. مقاومت در برابر دست‌کاری، اسپم و رفتار راهبردی
- 64. توضیح‌پذیری تصمیم‌های چندعامله برای یادگیرنده و مدرس
- 65. مجموعه معیارهای آموزشی، تعاملی و کسب‌وکاری
- 66. اعتبارسنجی آماری و آزمون‌های چندشاخه‌ای
- 67. تحلیل تداخل و سرریز توصیه‌ها بین یادگیرندگان
- 68. معماری سرویس‌های بلادرنگ و صف پیام برای عامل‌ها
- 69. خط لوله داده، ویژگی‌سازی و نگهداری وضعیت یادگیرنده
- 70. پیاده‌سازی محیط با Gymnasium و PettingZoo
- 71. ساخت شبیه‌ساز یادگیرنده و اعتبارسنجی رفتاری آن
- 72. آموزش توزیع‌شده، همگام‌سازی و مدیریت ناپایداری
- 73. تنظیم ابرپارامترها، عیب‌یابی همگرایی و پایش آموزش
- 74. استقرار تدریجی، نظارت بر افت و بازیابی سیاست
- 75. مطالعه موردی: توصیه ترتیب فعالیت‌ها در دوره تطبیقی
- 76. مطالعه موردی: هماهنگی توصیه محتوا و بازخورد مدرس
- 77. مطالعه موردی: گروه‌بندی پویای همسالان برای یادگیری مشارکتی
- 78. مطالعه موردی: بهینه‌سازی هم‌زمان مسیر یادگیری و بار کاری مدرس
- 79. پروژه پایانی: طراحی، آموزش و ارزیابی توصیهگر MARL
- 80. حاکمیت اخلاقی، حسابرسی و مستندسازی سیستم توصیهگر آموزشی
تگ‌ها:
Adaptive Learning
Educational Recommender Systems
MADDPG
MAPPO
MARL
Multi-Agent Systems
Online Learning
Reinforcement Learning
آموزش آنلاین
توصیهگر آموزشی
سیستم توصیهگر آموزشی
یادگیری تطبیقی
یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی چندعامله
یادگیری فدرال
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.