فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش عوامل هوشمند با استفاده از محیط‌های شبیه‌سازی Gym و PettingZoo

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش عوامل هوشمند با استفاده از محیط‌های شبیه‌سازی Gym و PettingZoo

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی

موضوع میانی: توسعه و آموزش عوامل هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
• 3. عناصر اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی
• 4. محیط‌های شبیه‌سازی در یادگیری تقویتی
• 5. معرفی Gym به عنوان یک ابزار شبیه‌سازی
• 6. نصب و راه‌اندازی Gym
• 7. محیط‌های پایه در Gym
• 8. آشنایی با فضای حالت و فضای عمل
• 9. پاداش و تابع پاداش در یادگیری تقویتی
• 10. سیاست‌گذاری (Policy) در یادگیری تقویتی
• 11. ارزش‌گذاری (Value Function) در یادگیری تقویتی
• 12. روش‌های حل مسائل یادگیری تقویتی
• 13. روش‌های مبتنی بر ارزش (Value-Based Methods)
• 14. روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods)
• 15. روش Q-learning
• 16. پیاده‌سازی Q-learning در Gym
• 17. روش SARSA
• 18. پیاده‌سازی SARSA در Gym
• 19. مقایسه Q-learning و SARSA
• 20. روش‌های مبتنی بر مدل (Model-Based Methods)
• 21. معرفی PettingZoo برای یادگیری تقویتی چندعاملی
• 22. نصب و راه‌اندازی PettingZoo
• 23. محیط‌های چندعاملی در PettingZoo
• 24. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی چندعاملی
• 25. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعاملی
• 26. روش‌های حل مسائل یادگیری تقویتی چندعاملی
• 27. استراتژی‌های همکاری در محیط‌های چندعاملی
• 28. استراتژی‌های رقابت در محیط‌های چندعاملی
• 29. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعاملی با PettingZoo
• 30. آشنایی با الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری تقویتی
• 31. الگوریتم Deep Q-Network (DQN)
• 32. پیاده‌سازی DQN در Gym
• 33. الگوریتم Policy Gradient
• 34. پیاده‌سازی Policy Gradient در Gym
• 35. الگوریتم Actor-Critic
• 36. پیاده‌سازی Actor-Critic در Gym
• 37. بهینه‌سازی یادگیری تقویتی
• 38. تنظیم هایپرپارامترها
• 39. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration)
• 40. تکنیک‌های بهره‌برداری (Exploitation)
• 41. استفاده از حافظه تجربی (Experience Replay)
• 42. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
• 43. کنترل ربات با استفاده از یادگیری تقویتی
• 44. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
• 45. استفاده از یادگیری تقویتی در بازی‌های Atari
• 46. یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک
• 47. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
• 48. بهینه‌سازی مصرف انرژی با استفاده از یادگیری تقویتی
• 49. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه گر
• 50. پیشنهاد محصولات و خدمات با استفاده از یادگیری تقویتی
• 51. یادگیری تقویتی در شبکه‌های عصبی
• 52. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تقریب توابع ارزش و سیاست
• 53. یادگیری تقویتی انتقال (Transfer Learning)
• 54. استفاده از دانش آموخته شده در محیط‌های مختلف
• 55. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
• 56. تقسیم مسائل پیچیده به زیرمسائل ساده‌تر
• 57. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Reward)
• 58. تکنیک‌های حل مسائل با پاداش‌های کم
• 59. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
• 60. یادگیری از داده‌های جمع‌آوری شده قبلی
• 61. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری تقویتی
• 62. مسائل مربوط به پایداری و همگرایی
• 63. مسائل مربوط به تعمیم‌پذیری (Generalization)
• 64. مسائل مربوط به امنیت و اخلاق
• 65. آینده یادگیری تقویتی
• 66. ترندهای جدید در یادگیری تقویتی
• 67. کاربردهای بالقوه یادگیری تقویتی در صنایع مختلف