فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله در پلتفرم‌های داده‌های زمین‌شناسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله در پلتفرم‌های داده‌های زمین‌شناسی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع داده‌های علمی زمین‌شناسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی نظری یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 2. فریم‌ورک‌های اصلی MARL: AEA، MADDPG، QMIX و variants
• 3. بازی‌های توزیعی و مفهوم بازی‌های نازی در MARL
• 4. طراحی عملگرهای سیاست‌گذاری برای عوامل همگرا
• 5. طراحی عملگرهای ارزش‌گذاری برای یادگیری چندعامله
• 6. روش‌های یادگیری همزمان چندعامله (SIMA)
• 7. همگرایی شبکه‌های عصبی در MARL
• 8. مدیریت تجربه برای یادگیری توزیع‌شده در MARL
• 9. مفهوم پلتفرم‌های داده‌های زمین‌شناسی (Geospatial Data Platforms)
• 10. معماری‌های داده‌های مکانی: موقعیت‌ها، لایه‌ها و زنجیره‌های داده‌ها
• 11. رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) در پلتفرم‌های داده‌های زمین‌شناسی
• 12. استانداردهای داده‌های زمین‌شناسی: GeoJSON، NetCDF، HDF5
• 13. پیش‌پردازش داده‌های زمین‌شناسی برای ورودی‌های الگوریتم‌های MARL
• 14. استخراج ویژگی‌های مکانی و زمینه‌ای به عنوان وضعیت‌های یادگیری
• 15. مدیریت لایه‌های داده‌ها و استراتژی‌های ذخیره‌سازی پلتفرم‌ها
• 16. فرآیندهای استقرار داده‌ها در زمان واقعی در پلتفرم‌های زمین‌شناسی
• 17. ارتباط MARL با استنتاج احتمالاتی برای داده‌های زمین‌شناسی
• 18. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل با استفاده از رویدادهای داده‌های زمین‌شناسی
• 19. تکنیک‌های توزیع داده‌ها: parquet، شاخص‌های داده‌ها و بارگیری‌های جزئی
• 20. اجرای الگوریتم‌های MARL بر روی فریم‌ورک‌های توزیع‌شده (Ray، Dask، Spark)
• 21. ادغام MARL با کتابخانه‌های پردازش داده‌ها (xarray، rasterio)
• 22. طراحی معیارهای ارزیابی عملکرد برای سناریوهای زمین‌شناسی
• 23. ساخت سناریوهای شبیه‌سازی داده‌های زمین‌شناسی (فوران، زلزله، آب و هوا)
• 24. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای سناریوهای چندعامله زمین‌شناسی
• 25. معماری‌های محاسباتی ابری برای MARL (AWS، Azure، GCP)
• 26. استقرار مدل‌های MARL در محیط‌های ابری و مدیریت منابع
• 27. ابزارهای استخراج، تبدیل و بارگیری (ETL) برای داده‌های زمین‌شناسی
• 28. نظارت بر کیفیت داده‌ها و فرآیندهای به‌روزرسانی خودکار
• 29. تنظیمات پیشرفته MARL: یادگیری مبادله‌ای، بازخورد نرم و انعطاف‌پذیر
• 30. روش‌های بهینه‌سازی MARL با استفاده از داده‌های زمین‌شناسی
• 31. مدیریت خاطره و یادگیری تکاملی در MARL
• 32. استفاده از MARL برای پیش‌بینی چندفاکتوری در زمینه‌های زمین‌شناسی
• 33. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل با در نظر گرفتن محدودیت‌های فیزیکی
• 34. طراحی سناریوهای بازخوردهای مشترک بین عوامل برای ارزیابی توزیع‌شده
• 35. اندازه‌گیری عملکرد MARL در داده‌های زمین‌شناسی: مقیاس‌های ارزیابی و گزارش‌دهی
• 36. ابزارهای پردازش داده‌های زمین‌شناسی (GDAL، PROJ)
• 37. طراحی معماری‌های داده‌های زمین‌شناسی که MARL را پشتیبانی می‌کنند
• 38. استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری تقویتی (Stable Baselines3) در MARL
• 39. تطبیق MARL با کتابخانه‌های هوش مصنوعی زمین‌شناسی (Geopandas، xarray)
• 40. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای پیش‌بینی آب و هوا
• 41. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای مدل‌سازی فوران‌ها
• 42. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای شناسایی زلزله
• 43. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای نقشه‌برداری زمین‌شناسی
• 44. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای مدیریت منابع
• 45. استفاده از فرآیندهای داده‌های ابری (Dataflow) برای یادگیری MARL در زمان واقعی
• 46. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای سناریوهای چندرسانه‌ای
• 47. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای تفسیر داده‌های زمین‌شناسی
• 48. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع‌شده
• 49. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای نظارت بر کیفیت داده‌ها
• 50. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای تحلیل حساسیت
• 51. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای آموزش مدل‌های MARL در زمان واقعی
• 52. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای استقرار مدل‌ها در پلتفرم‌های زمین‌شناسی
• 53. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای تحلیل‌های پیش‌بینی
• 54. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای تحلیل‌های پس از رویداد
• 55. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای تحلیل‌های پشتیبان‌گیری