کتاب صوتی تکنیک‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل‌های پیش‌بینی‌کننده (Predictive Models) در MARL

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل‌های پیش‌بینی‌کننده (Predictive Models) در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: نکات و ترفندهای پیاده‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله و مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 2. مروری بر چالش‌های MARL و نقش مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 3. انواع مدل‌های پیش‌بینی‌کننده مناسب برای MARL
• 4. مدل‌های مبتنی بر مدل (Model-Based RL) در MARL: مفاهیم پایه
• 5. پیش‌بینی پاداش (Reward Prediction) در محیط‌های چندعامله
• 6. پیش‌بینی حالت (State Prediction) در محیط‌های چندعامله
• 7. پیش‌بینی سیاست حریف (Opponent Policy Prediction)
• 8. یادگیری مدل‌های پیش‌بینی‌کننده با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده
• 9. تکنیک‌های جمع‌آوری داده‌های کارآمد برای یادگیری مدل
• 10. استفاده از شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی پیش‌بینی در MARL
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پیش‌بینی دنباله‌های زمانی در MARL
• 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پیش‌بینی تصویر در MARL
• 13. مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models) برای پیش‌بینی چندوجهی
• 14. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای برنامه‌ریزی در MARL
• 15. برنامه‌ریزی مونت‌کارلو مبتنی بر مدل (Model-Based Monte Carlo Planning)
• 16. جستجوی درخت مونت‌کارلو (MCTS) با مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 17. تقویت سیاست مبتنی بر مدل (Model-Based Policy Optimization)
• 18. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline RL) با مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 19. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 20. انتقال یادگیری بین وظایف مشابه در MARL با مدل‌ها
• 21. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) با مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 22. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
• 23. استفاده از توزیع‌های گوسی مخلوط (GMM) برای مدل‌سازی عدم قطعیت
• 24. مدل‌سازی عدم قطعیت با استفاده از شبکه‌های عصبی واریانسی (Variational Neural Networks)
• 25. بهبود پایداری MARL با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 26. کاهش نویز در پیش‌بینی‌ها و بهبود عملکرد
• 27. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای تشخیص تقلب در MARL
• 28. تشخیص رفتارهای غیرعادی با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 29. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در بازی‌های رقابتی چندعامله
• 30. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در سیستم‌های چند رباتی
• 31. چالش‌های مقیاس‌پذیری در استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در MARL
• 32. روش‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی مدل‌ها
• 33. استفاده از یادگیری فشرده (Compression Learning) برای مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 34. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در MARL
• 35. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در MARL
• 36. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 37. مقایسه روش‌های مختلف پیش‌بینی در MARL
• 38. تحلیل خطا در مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 39. استفاده از تکنیک‌های دیباگینگ برای مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 40. پیاده‌سازی عملی یک سیستم MARL با مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 41. مثال‌های کاربردی و case study
• 42. آینده مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در MARL