, ,

کتاب پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت زنجیره تامین

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی در پیش‌بینی تقاضا
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 3. معرفی مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
  • 4. مفاهیم اساسی مدیریت موجودی
  • 5. مدل‌های کلاسیک مدیریت موجودی
  • 6. تحلیل داده‌های تاریخی تقاضا
  • 7. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 8. نمونه‌سازی و مهندسی ویژگی در پیش‌بینی تقاضا
  • 9. معماری شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی تقاضا
  • 10. تقویت‌گرهای یادگیری عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 11. مفاهیم عامل (Agent) و محیط (Environment)
  • 12. طراحی تابع پاداش (Reward Function) در مدیریت موجودی
  • 13. فضای حالت (State Space) در مسئله مدیریت موجودی
  • 14. فضای عمل (Action Space) در مسئله مدیریت موجودی
  • 15. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-based)
  • 16. الگوریتم Q-Learning برای پیش‌بینی تقاضا
  • 17. الگوریتم Deep Q-Network (DQN)
  • 18. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-based)
  • 19. الگوریتم REINFORCE
  • 20. الگوریتم Actor-Critic
  • 21. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 22. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 23. معماری‌های مرکزی و توزیع‌شده در MARL
  • 24. محیط‌های شبیه‌سازی شده برای مدیریت موجودی
  • 25. پیاده‌سازی محیط شبیه‌سازی شده با کتابخانه‌های پایتون
  • 26. مدل‌سازی تأمین‌کنندگان در محیط چندعامله
  • 27. مدل‌سازی مشتریان در محیط چندعامله
  • 28. مدل‌سازی رقبا در محیط چندعامله
  • 29. طراحی عامل‌های یادگیری تقویتی مستقل
  • 30. طراحی عامل‌های یادگیری تقویتی هماهنگ
  • 31. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای مدیریت موجودی
  • 32. آموزش عامل‌ها در محیط شبیه‌سازی شده
  • 33. ارزیابی عملکرد عامل‌ها با معیارهای کلیدی
  • 34. مقایسه با روش‌های سنتی مدیریت موجودی
  • 35. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های MARL
  • 36. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری
  • 37. تکنیک‌های تنظیم نرخ اکتشاف (Exploration Rate)
  • 38. تکنیک‌های تنظیم تابع پاداش
  • 39. مدیریت موجودی با رویکرد یادگیری تقویتی در زنجیره تأمین
  • 40. پیش‌بینی تقاضا در پویایی زنجیره تأمین
  • 41. مدیریت موجودی در شرایط عدم قطعیت
  • 42. مدیریت موجودی با تقاضای متغیر
  • 43. مدیریت موجودی با زمان‌بندی تحویل متغیر
  • 44. مدیریت موجودی با هزینه‌های متغیر
  • 45. مدیریت موجودی در محیط‌های چند انبار
  • 46. مدیریت موجودی در شبکه‌های توزیع پیچیده
  • 47. مدل‌سازی ریسک در مدیریت موجودی با یادگیری تقویتی
  • 48. مدیریت موجودی برای محصولات فاسدشدنی
  • 49. مدیریت موجودی برای محصولات با عمر مفید کوتاه
  • 50. مدیریت موجودی در صنایع خرده‌فروشی
  • 51. مدیریت موجودی در صنایع تولیدی
  • 52. مدیریت موجودی در صنایع خدماتی
  • 53. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی تقاضای فصلی
  • 54. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی تقاضای رویدادی
  • 55. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی تقاضای نوظهور
  • 56. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت موجودی اضطراری
  • 57. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سفارش‌گذاری
  • 58. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 59. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 60. کاربرد یادگیری تقویتی در نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه
  • 61. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده با یادگیری تقویتی
  • 62. مدل‌سازی تأثیر تبلیغات بر تقاضا
  • 63. مدل‌سازی تأثیر قیمت‌گذاری بر تقاضا
  • 64. مدل‌سازی تأثیر رویدادهای خارجی بر تقاضا
  • 65. مدل‌سازی تأثیر شبکه‌های اجتماعی بر تقاضا
  • 66. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در مدیریت موجودی
  • 67. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 68. تنظیم دقیق مدل‌ها برای وظایف خاص
  • 69. فدرالیزه کردن یادگیری تقویتی (Federated Reinforcement Learning)
  • 70. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در MARL
  • 71. امنیت عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 72. اخلاقیات در استفاده از یادگیری تقویتی در مدیریت موجودی
  • 73. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 74. تصمیم‌گیری بر اساس پیش‌بینی‌های یادگیری تقویتی
  • 75. قابلیت اطمینان سیستم‌های مدیریت موجودی مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 76. محدودیت‌های یادگیری تقویتی در عمل
  • 77. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 78. مسائل مربوط به داده‌های نامتوازن
  • 79. مسائل مربوط به داده‌های نویزدار
  • 80. مسائل مربوط به تغییرات ناگهانی در محیط
  • 81. مسائل مربوط به پایداری سیاست‌های یادگیری تقویتی
  • 82. مسائل مربوط به ارزیابی ریسک و عدم قطعیت
  • 83. راهکارهای مقاوم‌سازی مدل‌ها در برابر تغییرات
  • 84. راهکارهای اعتبارسنجی مدل‌ها در دنیای واقعی
  • 85. آیندهٔ یادگیری تقویتی در پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی
  • 86. روندهای نوظهور در MARL
  • 87. کاربرد یادگیری تقویتی در اقتصاد رفتاری
  • 88. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی لجستیک
  • 89. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت ریسک زنجیره تأمین
  • 90. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی تقاضای جهانی
  • 91. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی موجودی در فروشگاه‌های هوشمند
  • 92. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت موجودی در پلتفرم‌های تجارت الکترونیک
  • 93. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی حمل و نقل و توزیع
  • 94. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی و مدیریت کمبود کالا
  • 95. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی چرخه عمر محصول
  • 96. کاربرد یادگیری تقویتی در تحلیل رقابتی بازار

📚 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 پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله”

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

پیمایش به بالا