فلش‌کارت‌های آموزشی تسلط بر TRPO و Actor-Critic: پیاده‌سازی و مقایسه عملی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر TRPO و Actor-Critic: پیاده‌سازی و مقایسه عملی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی

موضوع میانی: الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و چالش‌های آن
• 2. سیاست‌گرادیان: مفاهیم پایه و کاربردها
• 3. مقدمه‌ای بر الگوریتم TRPO (Trust Region Policy Optimization)
• 4. درک مفهوم Trust Region در TRPO
• 5. محاسبه‌ی نسبت احتمال (Probability Ratio) در TRPO
• 6. محاسبه‌ی advantage function در TRPO
• 7. پیاده‌سازی الگوریتم TRPO در پایتون
• 8. آشنایی با الگوریتم Actor-Critic
• 9. تفاوت‌های کلیدی Actor-Critic با روش‌های سیاست‌گرادیان
• 10. مفاهیم Critic و Actor در Actor-Critic
• 11. انواع الگوریتم‌های Actor-Critic (A2C, A3C, DDPG, PPO)
• 12. پیاده‌سازی الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
• 13. پیاده‌سازی الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
• 14. بررسی الگوریتم DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
• 15. آشنایی با الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
• 16. مقایسه TRPO و Actor-Critic از نظر پایداری
• 17. مقایسه TRPO و Actor-Critic از نظر سرعت همگرایی
• 18. مقایسه TRPO و Actor-Critic از نظر پیچیدگی پیاده‌سازی
• 19. کاربردهای TRPO در رباتیک
• 20. کاربردهای Actor-Critic در بازی‌سازی
• 21. تنظیم هایپرپارامترها در TRPO
• 22. تنظیم هایپرپارامترها در Actor-Critic
• 23. استفاده از توابع مختلف Activation در شبکه‌های عصبی Actor و Critic
• 24. بهینه‌سازی حافظه در الگوریتم‌های Actor-Critic
• 25. استفاده از تکنیک‌های Normalization در TRPO و Actor-Critic
• 26. بررسی تاثیر Batch Size بر عملکرد الگوریتم‌ها
• 27. بررسی اثرات Learning Rate بر آموزش
• 28. روش‌های جلوگیری از Overfitting در TRPO و Actor-Critic
• 29. استفاده از Experience Replay در Actor-Critic
• 30. آشنایی با محیط‌های شبیه‌سازی مختلف برای یادگیری تقویتی (Gym, MuJoCo)
• 31. پیاده‌سازی TRPO و Actor-Critic در یک محیط شبیه‌سازی ساده
• 32. تحلیل نتایج آموزش و ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها
• 33. مقایسه عملکرد TRPO و Actor-Critic در محیط‌های مختلف
• 34. استفاده از TensorBoard برای تجسم آموزش
• 35. آشنایی با کتابخانه‌های یادگیری تقویتی (TensorFlow, PyTorch)
• 36. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
• 37. مفاهیم پیشرفته در یادگیری تقویتی (Exploration vs. Exploitation)
• 38. استراتژی‌های Exploration در TRPO و Actor-Critic
• 39. تکنیک‌های Multi-Agent Reinforcement Learning
• 40. آینده‌ی الگوریتم‌های TRPO و Actor-Critic
• 41. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی یادگیری تقویتی
• 42. تحقیق و توسعه در زمینه یادگیری تقویتی