کتاب صوتی طراحی سیستم‌های هوشمند برای هدایت کاربران در داده‌های علمی با MARL

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی سیستم‌های هوشمند برای هدایت کاربران در داده‌های علمی با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات علمی و پژوهشی با کاربران نهایی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) و کاربرد آن در سامانه‌های توصیه علمی
• 2. مدل‌سازی تعامل کاربر با داده‌های علمی در قالب بازی‌های مارکوف (Markov Games)
• 3. تعریف فضای حالت شامل پروفایل پژوهشی کاربر، تاریخچه جستجو و گراف دانش علمی
• 4. طراحی فضای اکشن برای عامل‌های هوشمند شامل پیشنهاد مقاله، خلاصه‌سازی و ساده‌سازی محتوا
• 5. معماری‌های عامل‌های چندگانه: عامل جستجو، عامل شخصی‌سازی و عامل ارائه ارتباطات
• 6. طراحی توابع پاداش (Reward Functions) برای سنجش رضایت، درک علمی و تعامل کاربر
• 7. معماری آموزش متمرکز و اجرای غیرمتمرکز (CTDE) در سیستم‌های هدایت علمی
• 8. استفاده از الگوریتم MADDPG برای بهینه‌سازی سیاست‌های پیوسته هدایت کاربر
• 9. پیاده‌سازی روش‌های QMIX و VDN برای تجزیه ارزش و هماهنگی میان عامل‌ها
• 10. مدل‌سازی بازخورد صریح و ضمنی کاربر نهایی در چرخه یادگیری عامل‌ها
• 11. یکپارچه‌سازی گراف‌های دانش علمی (Knowledge Graphs) با عامل‌های MARL
• 12. طراحی سیستم‌های ارتباطی بین‌عاملی (Inter-agent Communication) برای تبادل اطلاعات علمی
• 13. تکنیک‌های یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) در هدایت کاربران علمی
• 14. طراحی عامل‌های توضیح‌پذیری (Explainability Agents) برای تبیین پیشنهادات علمی به کاربر
• 15. پیاده‌سازی الگوریتم MAPPO برای محیط‌های دینامیک و تعاملی
• 16. ارزیابی و کنترل عدم قطعیت در توصیه‌های تخصصی علمی با استفاده از MARL
• 17. مدیریت مسئله سردآغاز (Cold-Start Problem) برای کاربران و مدارک علمی جدید
• 18. تعادل‌بخشی میان اکتشاف (Exploration) و بهره‌برداری (Exploitation) در مسیرهای پژوهشی کاربر
• 19. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر چندهدفه (Multi-Objective MARL) برای پوشش تنوع علمی
• 20. شبیه‌سازی رفتار کاربر نهایی (User Simulators) برای آموزش و ارزیابی عامل‌ها
• 21. ارزیابی نرخ موفقیت کاربر در دسترسی به پاسخ‌های پژوهشی دقیق
• 22. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی و مقیاس‌پذیری سیستم‌های چندعاملی در پایگاه‌های داده علمی بزرگ
• 23. چالش‌های اخلاقی، جلوگیری از تعصب علمی (Scientific Bias) و حباب‌های فیلتر
• 24. ارزیابی عملی و پیاده‌سازی یک پایلوت سیستم هدایت علمی چندعامله