کتاب قیمت‌گذاری پویای رقابتی: طراحی استراتژی‌های هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله
, ,

کتاب قیمت‌گذاری پویای رقابتی: طراحی استراتژی‌های هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000019067 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب قیمت‌گذاری پویای رقابتی: طراحی استراتژی‌های هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: هوش مصنوعی در کسب‌وکار

موضوع میانی: یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی استراتژی‌های تجاری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در کسب‌وکار
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. مروری بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 4. مبانی فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (Markov Decision Process)
  • 5. معرفی محیط‌های چندعامله (Multi-Agent Systems)
  • 6. آشنایی با یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 7. کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در کسب‌وکار
  • 8. مقدمه‌ای بر زنجیره تامین و قیمت‌گذاری پویا
  • 9. چالش‌های قیمت‌گذاری پویا در محیط‌های رقابتی
  • 10. مروری بر مقاله "Multi-Agent Reinforcement Learning for Dynamic Pricing…"
  • 11. تشریح مدل‌سازی سیستم زنجیره تامین در مقاله
  • 12. معرفی عوامل (Agents) در مدل شبیه‌سازی
  • 13. تعیین فضای حالت (State Space) برای هر عامل
  • 14. تعیین فضای عمل (Action Space) برای هر عامل
  • 15. تعریف تابع پاداش (Reward Function) برای هر عامل
  • 16. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی تک‌عامله: Q-Learning
  • 17. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی تک‌عامله: SARSA
  • 18. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی تک‌عامله: Policy Gradient
  • 19. گسترش Q-Learning به محیط‌های چندعامله: Independent Q-Learning (IQL)
  • 20. چالش‌های Non-Stationarity در IQL
  • 21. معرفی Joint Action Learners
  • 22. استراتژی‌های ارتباط بین عوامل (Communication Strategies)
  • 23. معرفی Cooperative Q-Learning
  • 24. معرفی Competitive Q-Learning
  • 25. معرفی Mixed Cooperative-Competitive Q-Learning
  • 26. مفهوم تعادل نش (Nash Equilibrium) در بازی‌ها
  • 27. کاربرد تعادل نش در MARL
  • 28. معرفی الگوریتم Minimax-Q
  • 29. معرفی Friend-or-Foe Q-Learning
  • 30. معرفی استراتژی‌های Exploration در MARL
  • 31. معرفی استراتژی‌های Exploitation در MARL
  • 32. مفهوم Credit Assignment در MARL
  • 33. روش‌های Credit Assignment در MARL
  • 34. پیاده‌سازی محیط شبیه‌سازی زنجیره تامین با پایتون
  • 35. استفاده از کتابخانه OpenAI Gym برای ساخت محیط
  • 36. تعریف کلاس Agent در پایتون
  • 37. پیاده‌سازی الگوریتم IQL در پایتون
  • 38. پیاده‌سازی الگوریتم Cooperative Q-Learning در پایتون
  • 39. پیاده‌سازی الگوریتم Competitive Q-Learning در پایتون
  • 40. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف در محیط شبیه‌سازی
  • 41. بررسی تاثیر پارامترهای مختلف الگوریتم‌ها
  • 42. تجزیه و تحلیل رفتار استراتژیک عوامل
  • 43. بررسی همگرایی (Convergence) الگوریتم‌ها
  • 44. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها با استفاده از معیارهای مختلف
  • 45. معرفی معیارهای ارزیابی قیمت‌گذاری پویا
  • 46. بهبود عملکرد الگوریتم‌ها با استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی
  • 47. استفاده از شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 48. معرفی Deep Q-Network (DQN)
  • 49. گسترش DQN به محیط‌های چندعامله: Multi-Agent DQN (MADQN)
  • 50. معرفی Actor-Critic Methods
  • 51. معرفی Multi-Agent Actor-Critic (MAAC)
  • 52. معرفی Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 53. معرفی Reinforcement Learning with Opponent Modeling (RLOM)
  • 54. استفاده از Attention Mechanisms در MARL
  • 55. معرفی Graph Neural Networks (GNNs) برای MARL
  • 56. کاربرد GNNs در مدل‌سازی روابط بین عوامل
  • 57. معرفی Decentralized Execution with Centralized Training (DECC)
  • 58. مزایا و معایب DECC
  • 59. معرفی Policy Gradient Methods
  • 60. معرفی Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 61. گسترش PPO به محیط‌های چندعامله: MAPPO
  • 62. معرفی Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 63. بررسی روش‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
  • 64. کاربرد انتقال یادگیری در زنجیره تامین
  • 65. معرفی Curriculum Learning در MARL
  • 66. تکنیک‌های Curriculum Learning برای بهبود همگرایی
  • 67. مقدمه‌ای بر یادگیری تقلیدی (Imitation Learning)
  • 68. کاربرد یادگیری تقلیدی در سیون عوامل
  • 69. بررسی تاثیر تعداد عوامل بر عملکرد الگوریتم‌ها
  • 70. تاثیر ساختار شبکه ارتباطی بر یادگیری
  • 71. محدودیت‌های شبیه‌سازی و تعمیم به دنیای واقعی
  • 72. اعتبارسنجی مدل با استفاده از داده‌های واقعی
  • 73. بررسی مسائل اخلاقی در استفاده از MARL برای قیمت‌گذاری
  • 74. راهکارهای مقابله با تبانی بین عوامل
  • 75. پیاده‌سازی یک سیستم قیمت‌گذاری پویا با استفاده از MARL
  • 76. ادغام MARL با سایر سیستم‌های کسب‌وکاری
  • 77. مانیتورینگ و نگهداری سیستم قیمت‌گذاری پویا
  • 78. آینده MARL در قیمت‌گذاری پویا و زنجیره تامین
  • 79. روند‌های نوین در MARL
  • 80. یادگیری متا (Meta-Learning) در MARL
  • 81. یادگیری خودکار ویژگی (Automated Feature Engineering)
  • 82. کاربرد یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical RL) در قیمت‌گذاری پویا
  • 83. معرفی Inverse Reinforcement Learning (IRL)
  • 84. کاربرد IRL در استخراج استراتژی‌های قیمت‌گذاری خبرگان
  • 85. ادغام یادگیری تقویتی و یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
  • 86. استفاده از داده‌های تاریخی برای آموزش اولیه عوامل
  • 87. معرفی Bayesian Reinforcement Learning
  • 88. کاربرد Bayesian RL در مدیریت عدم قطعیت
  • 89. تکنیک‌های Regularization برای جلوگیری از Overfitting
  • 90. بهبود Robustness الگوریتم‌ها در برابر تغییرات بازار
  • 91. کاربرد MARL در سایر حوزه‌های کسب‌وکار
  • 92. مثال‌های عملی از پیاده‌سازی MARL در صنایع مختلف
  • 93. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در مقیاس بزرگ
  • 94. مطالعات موردی در قیمت‌گذاری پویای رقابتی با MARL
  • 95. راهکارهای کاهش هزینه محاسباتی آموزش MARL
  • 96. معرفی Parallel Computing برای آموزش MARL
  • 97. استفاده از Cloud Computing برای پیاده‌سازی MARL
  • 98. مروری بر منابع و ابزارهای یادگیری MARL
  • 99. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب قیمت‌گذاری پویای رقابتی: طراحی استراتژی‌های هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا