🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: مهار کرونا با هوش مصنوعی: طراحی استراتژی‌های مداخله با یادگیری تقویتی و داده‌های واقعی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی و کاربردهای آن در بهداشت و سلامت

موضوع میانی: کنترل بیماری‌های همه‌گیر با استفاده از یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 2. مقدمه‌ای بر علم داده و تحلیل داده‌های بهداشتی
• 3. مفاهیم پایه در بهداشت عمومی و اپیدمیولوژی
• 4. مدل‌سازی بیماری‌های همه‌گیر: مبانی
• 5. مدل‌های کلاسیک اپیدمی (SIR، SEIR و ...)
• 6. نحوه انتقال بیماری و عوامل مؤثر
• 7. معیارهای کلیدی اپیدمیولوژیک (نرخ سرایت، دوره نهفتگی و ...)
• 8. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (RL)
• 9. عناصر اصلی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
• 10. تفاوت یادگیری تقویتی با یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
• 11. انواع یادگیری تقویتی: مبتنی بر مدل و بدون مدل
• 12. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل: Q-learning
• 13. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل: SARSA
• 14. الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان سیاست (Policy Gradient)
• 15. شبکه‌های عصبی عمیق و یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های فضایی
• 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای داده‌های سری زمانی
• 18. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
• 19. Deep Q-Networks (DQN)
• 20. Double DQN
• 21. Dueling DQN
• 22. Prioritized Experience Replay
• 23. Actor-Critic Methods
• 24. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
• 25. Proximal Policy Optimization (PPO)
• 26. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
• 27. کاربرد RL در بهینه‌سازی و تصمیم‌گیری
• 28. چالش‌های پیاده‌سازی RL در دنیای واقعی
• 29. مبانی مدل‌سازی ریاضی برای کنترل بیماری
• 30. مدل‌سازی دینامیکی جمعیت در کنترل بیماری
• 31. مدل‌سازی تأثیر مداخلات مختلف (واکسیناسیون، قرنطینه و ...)
• 32. استفاده از داده‌های واقعی در مدل‌سازی اپیدمی
• 33. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های کووید-۱۹
• 34. انواع داده‌های کووید-۱۹ (مبتلایان، فوتی‌ها، بهبودیافتگان، تست‌ها، واکسیناسیون)
• 35. اهمیت داده‌های مکانی و زمانی در اپیدمیولوژی
• 36. معماری کلی سیستم RL برای کنترل بیماری
• 37. تعریف فضای حالت (State Space) برای کنترل بیماری
• 38. تعریف فضای عمل (Action Space) برای اعمال سیاست‌های مداخله
• 39. تعریف تابع پاداش (Reward Function) برای بهینه‌سازی اهداف بهداشتی
• 40. طراحی تابع پاداش: به حداقل رساندن مبتلایان
• 41. طراحی تابع پاداش: به حداقل رساندن مرگ و میر
• 42. طراحی تابع پاداش: تعادل بین سلامت عمومی و هزینه‌های اقتصادی
• 43. انتخاب عامل RL مناسب برای مسئله کنترل بیماری
• 44. پیاده‌سازی الگوریتم‌های DRL برای کنترل بیماری
• 45. مدل‌سازی محیط اپیدمی به عنوان بخشی از مسئله RL
• 46. شبیه‌سازی محیط اپیدمی با استفاده از مدل‌های دینامیکی
• 47. ارتباط بین محیط شبیه‌سازی شده و دنیای واقعی
• 48. ملاحظات مربوط به عدم قطعیت در مدل‌سازی محیط
• 49. تطبیق استراتژی‌های RL با شرایط متغیر اپیدمی
• 50. ارزیابی عملکرد استراتژی‌های RL: معیارهای کلیدی
• 51. تحلیل حساسیت عملکرد RL به پارامترهای مدل
• 52. تفسیر نتایج حاصل از عامل RL: درک تصمیمات
• 53. استراتژی‌های مداخله مبتنی بر RL: واکسیناسیون
• 54. استراتژی‌های مداخله مبتنی بر RL: قرنطینه و فاصله‌گذاری اجتماعی
• 55. استراتژی‌های مداخله مبتنی بر RL: غربالگری و ردیابی تماس
• 56. استراتژی‌های مداخله مبتنی بر RL: محدودیت‌های سفر
• 57. استراتژی‌های مداخله مبتنی بر RL: اطلاع‌رسانی عمومی
• 58. ترکیب استراتژی‌های مختلف مداخله با RL
• 59. مدل‌سازی اثرات تجمعی و تأخیر در مداخلات
• 60. پیاده‌سازی RL در مقیاس‌های مختلف (منطقه‌ای، کشوری)
• 61. مقایسه استراتژی‌های RL با رویکردهای سنتی کنترل بیماری
• 62. چالش‌های عملی پیاده‌سازی RL در سیستم‌های بهداشت و درمان
• 63. مسائل اخلاقی و اجتماعی در استفاده از RL برای کنترل بیماری
• 64. اعتماد به سیستم‌های مبتنی بر RL
• 65. شفافیت و قابلیت توضیح در تصمیمات RL
• 66. مدیریت ریسک و عدم قطعیت در پیاده‌سازی RL
• 67. تأثیر متغیرهای اقتصادی و اجتماعی بر اثربخشی RL
• 68. مدل‌سازی تأثیر رفتارهای انسانی در دینامیک بیماری
• 69. یادگیری از داده‌های واقعی در طول زمان (Online Learning)
• 70. کاربرد RL در پیش‌بینی و پیش‌بینی روندهای اپیدمی
• 71. کاربرد RL در تخصیص منابع بهداشتی (تخت بیمارستانی، تجهیزات)
• 72. بهینه‌سازی زمان‌بندی واکسیناسیون با RL
• 73. بهینه‌سازی استراتژی‌های تست با RL
• 74. کاربرد RL در کنترل بیماری‌های نوظهور
• 75. انتقال دانش (Transfer Learning) در مسائل اپیدمی
• 76. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent RL) برای کنترل بیماری
• 77. مدل‌سازی تعامل بین عوامل مختلف (مردم، دولت، بیمارستان)
• 78. نقش شبکه‌های اجتماعی در انتشار بیماری و کنترل آن
• 79. کاربرد RL در طراحی کمپین‌های اطلاع‌رسانی بهداشتی
• 80. تحلیل ریسک و شناسایی عوامل مؤثر بر شیوع مجدد
• 81. بهینه‌سازی سیاست‌های واکسیناسیون برای ایجاد ایمنی گله‌ای
• 82. مدل‌سازی اثرات اقتصادی مداخلات سلامتی مبتنی بر RL
• 83. ارتباط RL با سایر حوزه‌های هوش مصنوعی (پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین)
• 84. استفاده از داده‌های غیرسنتی (مکان‌یابی موبایل، جستجوی اینترنتی)
• 85. پیاده‌سازی RL با ابزارها و فریم‌ورک‌های موجود (TensorFlow, PyTorch, OpenAI Gym)
• 86. ساخت محیط شبیه‌سازی سفارشی برای مسائل اپیدمی
• 87. نکات پیشرفته در طراحی تابع پاداش: پاداش‌های پراکنده و تأخیری
• 88. استفاده از مدل‌های پاداش مبتنی بر پیش‌بینی (Predictive Reward)
• 89. تکنیک‌های بهبود پایداری و کارایی الگوریتم‌های DRL
• 90. مدیریت شکاف داده (Data Gap) در تحلیل‌های RL
• 91. ارزیابی قابلیت تعمیم (Generalization) استراتژی‌های RL
• 92. بررسی تأثیر جهش‌های ویروسی بر استراتژی‌های RL
• 93. مدل‌سازی تأثیر خستگی ناشی از محدودیت‌ها (Pandemic Fatigue)
• 94. کاربرد RL در واکنش به بحران‌های بهداشتی آینده
• 95. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی (Case Studies)
• 96. تحلیل مقاله "On a Reinforcement Learning Methodology for Epidemic Control, with application to COVID-19"
• 97. پیاده‌سازی بخش‌هایی از مقاله در عمل
• 98. بحث و بررسی چالش‌ها و فرصت‌های آینده
• 99. مسیرهای پژوهشی و تحقیقاتی پیش رو
• 100. جمع‌بندی و جمع‌آوری دانش دوره