فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌سازی عوامل انسانی در رقابت‌های یادگیری تقویتی چندعامله

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی عوامل انسانی در رقابت‌های یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: رقابت (Competitive MARL)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
• 2. مفاهیم پایه عامل و محیط
• 3. حالت، عمل و پاداش در عامل
• 4. تابع ارزش و تابع سیاست
• 5. مدل‌سازی فضای حالت و عمل
• 6. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
• 7. تعریف مسئله یادگیری تقویتی
• 8. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش
• 9. یادگیری Q-Learning
• 10. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
• 11. توسعه‌های DQN: Double DQN، Dueling DQN
• 12. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست
• 13. Policy Gradient Methods
• 14. Actor-Critic Methods
• 15. Proximal Policy Optimization (PPO)
• 16. اتصال عوامل انسانی به مدل‌های یادگیری تقویتی
• 17. مفاهیم روانشناسی تصمیم‌گیری انسانی
• 18. سوگیری‌های شناختی در عاملان
• 19. مدل‌سازی محدودیت‌های شناختی
• 20. هوش هیجانی در عاملان
• 21. نظریه بازی‌ها و عوامل انسانی
• 22. تعادل نش در بازی‌های چندعامله
• 23. بازی‌های تکراری و تکامل سیاست‌ها
• 24. بازی‌های با اطلاعات ناقص
• 25. همکاری و رقابت بین عاملان
• 26. مفاهیم اقتصاد رفتاری
• 27. نظریه مطلوبیت مورد انتظار
• 28. نظریه چشم‌انداز (Prospect Theory)
• 29. اقتصاددانی رفتاری در عاملان
• 30. مدل‌سازی عوامل انسانی در رقابت‌های یادگیری تقویتی
• 31. طراحی تابع پاداش با در نظر گرفتن عوامل انسانی
• 32. شناسایی و مدل‌سازی سوگیری‌های بازیکنان
• 33. تطبیق عاملان با سبک بازی رقبا
• 34. مدل‌سازی عاملان با حافظه محدود
• 35. مدل‌سازی عاملان با قابلیت یادگیری از خطا
• 36. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای مدل‌سازی حافظه
• 37. استفاده از شبکه‌های توجه (Attention) برای مدل‌سازی تمرکز
• 38. مدل‌سازی عاملان با قابلیت پیش‌بینی رفتار رقبا
• 39. روش‌های پیش‌بینی مبتنی بر سری‌های زمانی
• 40. مدل‌سازی عاملان با قابلیت یادگیری مدل محیط
• 41. مدل‌سازی عاملان با قابلیت برنامه‌ریزی
• 42. مدل‌سازی عاملان با قابلیت اکتشاف هدفمند
• 43. مدل‌سازی عاملان با قابلیت همکاری
• 44. طراحی پروتکل‌های همکاری بین عاملان
• 45. مدل‌سازی عاملان با قابلیت مذاکره
• 46. مذاکره مبتنی بر ارزش و پاداش
• 47. مدل‌سازی عاملان با قابلیت فریب
• 48. شناسایی و مقابله با فریب
• 49. مدل‌سازی عاملان با قابلیت یادگیری از تعاملات اجتماعی
• 50. شبکه‌های اجتماعی و تأثیر آن بر عاملان
• 51. مدل‌سازی عاملان با قابلیت یادگیری هنجارها و قواعد
• 52. مدل‌سازی عاملان با قابلیت درک و اجرای استراتژی‌های پیچیده
• 53. کاربردها در بازی‌های استراتژیک
• 54. مدل‌سازی عاملان در بازی‌های تخته‌ای
• 55. مدل‌سازی عاملان در بازی‌های ویدئویی
• 56. کاربردها در شبیه‌سازی‌های اقتصادی
• 57. مدل‌سازی عاملان در بازارهای مالی
• 58. مدل‌سازی عاملان در مذاکرات تجاری
• 59. کاربردها در رباتیک و سیستم‌های خودمختار
• 60. مدل‌سازی عاملان در ربات‌های همکار
• 61. مدل‌سازی عاملان در سیستم‌های ناوبری خودمختار
• 62. ارزیابی و تحلیل عملکرد عاملان
• 63. معیارهای ارزیابی در رقابت‌های چندعامله
• 64. تحلیل حساسیت مدل‌ها
• 65. اعتبارسنجی مدل‌ها در برابر داده‌های واقعی
• 66. چالش‌های پیاده‌سازی عاملان انسانی
• 67. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
• 68. پیاده‌سازی توابع پاداش پیچیده
• 69. تفسیرپذیری مدل‌های عاملان
• 70. اخلاق در طراحی عاملان هوشمند
• 71. مسئولیت‌پذیری عاملان
• 72. شفافیت در تصمیم‌گیری عاملان
• 73. تأثیر عاملان انسانی بر پایداری سیستم
• 74. راهکارهای پیشرفته در مدل‌سازی عوامل انسانی
• 75. یادگیری تقویتی با پاداش‌های اجتماعی
• 76. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 77. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل‌های مولد
• 78. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
• 79. یادگیری تقویتی با توضیحات
• 80. مدل‌سازی عاملان با قابلیت خود-بهبودبخشی
• 81. مفاهیم یادگیری فراگیر (Meta-Learning)
• 82. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
• 83. تطبیق عاملان با تغییرات محیطی
• 84. مدل‌سازی عاملان با قابلیت پیش‌بینی آینده
• 85. مدل‌سازی عاملان با قابلیت یادگیری علت و معلول
• 86. روش‌های استنتاج علی در یادگیری تقویتی
• 87. مدل‌سازی عاملان با قابلیت درک نیت رقبا
• 88. مدل‌سازی عاملان با قابلیت استدلال منطقی
• 89. مدل‌سازی عاملان با قابلیت یادگیری از مثال‌ها
• 90. مدل‌سازی عاملان با قابلیت تعمیم به مسائل جدید
• 91. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده