کتاب صوتی PyMARL: ابزاری حیاتی برای نسل بعدی هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره PyMARL: ابزاری حیاتی برای نسل بعدی هوش مصنوعی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
• 2. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
• 3. معرفی PyMARL: یک چارچوب یادگیری تقویتی چندعامله
• 4. نصب و راه‌اندازی PyMARL
• 5. ساختار کد PyMARL: یک بررسی کلی
• 6. آشنایی با محیط‌های MARL در PyMARL
• 7. مفهوم Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
• 8. پیاده‌سازی الگوریتم‌های QMIX با PyMARL
• 9. تنظیمات هایپرپارامترها در QMIX
• 10. آشنایی با الگوریتم COMA در PyMARL
• 11. پیاده‌سازی الگوریتم COMA و تنظیمات آن
• 12. بررسی الگوریتم MADDPG در PyMARL
• 13. تنظیمات و بهینه‌سازی MADDPG
• 14. مقدمه‌ای بر الگوریتم MAPPO در PyMARL
• 15. پیاده‌سازی MAPPO و تنظیمات آن
• 16. استفاده از شبکه‌های عصبی در PyMARL
• 17. طراحی و پیاده‌سازی توابع پاداش در MARL
• 18. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در PyMARL
• 19. تجزیه و تحلیل نتایج و بهبود عملکرد
• 20. کار با محیط‌های شبیه‌سازی مختلف در PyMARL (StarCraft II، MPE)
• 21. ادغام PyMARL با محیط‌های سفارشی
• 22. مفاهیم پیشرفته در PyMARL: Communication Learning
• 23. پیاده‌سازی ارتباط بین عامل‌ها با PyMARL
• 24. مفاهیم پیشرفته در PyMARL: Opponent Modeling
• 25. مدل‌سازی حریف در PyMARL
• 26. مفاهیم پیشرفته در PyMARL: Multi-Agent Credit Assignment
• 27. تخصیص اعتبار به عامل‌ها در PyMARL
• 28. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از تکنیک‌های Distributed Training
• 29. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
• 30. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ و Visualization در PyMARL
• 31. بررسی Case Study: حل مسائل واقعی با PyMARL
• 32. پیاده‌سازی یک پروژه MARL نمونه با PyMARL
• 33. Debugging و رفع اشکال در PyMARL
• 34. بهبود پایداری آموزش در MARL
• 35. استفاده از PyMARL برای مسائل همکاری و رقابت
• 36. کار با محیط‌های Partially Observable
• 37. پیاده‌سازی الگوریتم‌های Recurrent MARL
• 38. تکنیک‌های انتقال یادگیری در MARL
• 39. آشنایی با کتابخانه‌های مکمل PyMARL
• 40. آینده PyMARL و مسیرهای تحقیقاتی