کتاب صوتی پیاده‌سازی MARL با تمرکز بر قابلیت توسعه (Scalability)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی MARL با تمرکز بر قابلیت توسعه (Scalability)

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: نکات و ترفندهای پیاده‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی (MARL)
• 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
• 3. عناصر کلیدی عامل یادگیری تقویتی
• 4. تابع پاداش و هدف‌گذاری در RL
• 5. مدل‌های یادگیری تقویتی
• 6. یادگیری بدون مدل و با مدل
• 7. یادگیری آفلاین و آنلاین
• 8. معرفی محیط‌های چندعاملی
• 9. چالش‌های کلیدی در محیط‌های چندعاملی
• 10. ناپایداری در MARL
• 11. ناهمگنی در MARL
• 12. مقیاس‌پذیری در MARL
• 13. مفاهیم اساسی در MARL
• 14. بازی‌های جمعی و رقابتی
• 15. تعادل نش و کاربرد آن در MARL
• 16. اقتصاد خرد و ارتباط آن با MARL
• 17. نظریه بازی‌ها و مفاهیم مرتبط
• 18. مدل‌های عامل منفرد (Single-Agent) در MARL
• 19. الگوریتم‌های Q-Learning برای عامل منفرد
• 20. شبکه‌های عصبی عمیق و کاربرد آن در RL
• 21. Deep Q-Networks (DQN)
• 22. مدل‌های عامل متعدد (Multi-Agent)
• 23. رویکردهای متمرکز در MARL
• 24. رویکردهای غیرمتمرکز در MARL
• 25. رویکردهای ترکیبی در MARL
• 26. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در MARL
• 27. Value Decomposition Networks (VDN)
• 28. QMIX
• 29. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
• 30. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
• 31. رویکردهای مبتنی بر سیاست در MARL
• 32. Actor-Critic در MARL
• 33. مروری بر الگوریتم‌های Actor-Critic چندعاملی
• 34. نکات کلیدی در پیاده‌سازی Actor-Critic در MARL
• 35. قابلیت توسعه (Scalability) در MARL
• 36. چالش‌های مقیاس‌پذیری در محیط‌های بزرگ
• 37. تکنیک‌های بهبود مقیاس‌پذیری
• 38. استفاده از معماری‌های سلسله‌مراتبی
• 39. یادگیری مبتنی بر نمایش (Representation Learning)
• 40. یادگیری تقویتی با استفاده از گراف‌های عصبی
• 41. Graph Neural Networks (GNNs) در MARL
• 42. کاربرد GNNs برای نمایش ارتباطات بین عامل‌ها
• 43. مدل‌های مبتنی بر مدل (Model-Based) در MARL
• 44. یادگیری مدل محیط در MARL
• 45. استفاده از مدل یادگرفته شده برای برنامه‌ریزی
• 46. تکنیک‌های مدل‌سازی محیط‌های پویا
• 47. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در MARL
• 48. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در MARL
• 49. کاربرد GANs برای شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده
• 50. تکنیک‌های یادگیری تقویتی مستقل (Independent RL)
• 51. مزایا و معایب یادگیری مستقل
• 52. کاربرد یادگیری مستقل در سناریوهای خاص
• 53. تکنیک‌های یادگیری تقویتی مشترک (Joint RL)
• 54. مزایا و معایب یادگیری مشترک
• 55. کاربرد یادگیری مشترک در سناریوهای خاص
• 56. تکنیک‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مشاهده (Observation-Based)
• 57. استفاده از مشاهدات ناقص در MARL
• 58. یادگیری تقویتی با عامل‌های پنهان (Hidden Agents)
• 59. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با ارتباطات (Communication)
• 60. یادگیری پروتکل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
• 61. مدل‌های ارتباطی مبتنی بر پیام (Message-Passing)
• 62. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با همکاری (Cooperative)
• 63. طراحی تابع پاداش برای همکاری
• 64. تشویق عامل‌ها به همکاری مؤثر
• 65. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با رقابت (Competitive)
• 66. مدیریت تعارض بین عامل‌ها
• 67. یادگیری استراتژی‌های رقابتی
• 68. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با ترکیبی از همکاری و رقابت
• 69. مدل‌های مختلط (Mixed-Motive)
• 70. طراحی پاداش برای سناریوهای مختلط
• 71. ارزیابی عملکرد در MARL
• 72. سنجه‌های ارزیابی استاندارد
• 73. طراحی سناریوهای ارزیابی واقع‌گرایانه
• 74. بهبود پایداری در MARL
• 75. تکنیک‌های تنظیم پارامترها
• 76. استفاده از تکنیک‌های Regularization
• 77. مدیریت ناپایداری در طول آموزش
• 78. کاربرد MARL در رباتیک
• 79. کنترل گروهی ربات‌ها
• 80. هماهنگی ربات‌ها در وظایف مشترک
• 81. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
• 82. مدیریت ترافیک با استفاده از MARL
• 83. بهینه‌سازی مسیرها در شبکه‌های حمل و نقل
• 84. کاربرد MARL در بازی‌ها
• 85. توسعه هوش مصنوعی برای بازی‌های استراتژیک
• 86. یادگیری استراتژی‌های پیچیده در بازی‌ها
• 87. کاربرد MARL در شبکه‌های توزیع‌شده
• 88. مدیریت منابع در شبکه‌های توزیع‌شده
• 89. بهینه‌سازی عملکرد شبکه‌های مخابراتی
• 90. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
• 91. شخصی‌سازی توصیه‌ها با استفاده از MARL
• 92. بهبود تجربه کاربری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 93. کاربرد MARL در امور مالی
• 94. معاملات الگوریتمی با استفاده از MARL
• 95. مدیریت ریسک در بازارهای مالی
• 96. کاربرد MARL در شبکه‌های حسگر
• 97. هماهنگی حسگرها برای جمع‌آوری داده
• 98. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های حسگر
• 99. کاربرد MARL در سیستم‌های هوشمند انرژی
• 100. مدیریت تقاضا و عرضه انرژی