دوره استراتژیهای یادگیری تقویتی چندعامله برای تابآوری ریسک بانکی همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
📚 کتاب آموزشی جامع
📚 اطلاعات کتاب
عنوان کتاب: کتاب استراتژیهای یادگیری تقویتی چندعامله برای تابآوری ریسک بانکی
موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینهسازی فرآیندهای مدیریت ریسک عملیاتی در صنعت بانکداری
📋 سرفصلهای کتاب (100 موضوع)
- 1. مقدمه به یادگیری تقویتی چندعامله
- 2. مبانی یادگیری تقویتی
- 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
- 4. حالت، عمل و پاداش
- 5. هدف در یادگیری تقویتی
- 6. یادگیری اکتشافی در مقابل یادگیری بهرهبرداری
- 7. الگوریتمهای یادگیری تقویتی تکعامله
- 8. یادگیری Q
- 9. یادگیری Q عمیق (DQN)
- 10. پیادهسازی DQN
- 11. مقدمه به یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
- 12. تفاوتهای MARL با RL تکعامله
- 13. چالشهای MARL
- 14. وابستگی حالت و عمل
- 15. دینامیکهای محیطی
- 16. تغییرات محیطی
- 17. هماهنگی و رقابت بین عوامل
- 18. فضا حالت مشترک در مقابل فضاهای حالت مجزا
- 19. فضاهای عمل مشترک در مقابل فضاهای عمل مجزا
- 20. مفاهیم کلیدی در MARL
- 21. همکاری در MARL
- 22. رقابت در MARL
- 23. یادگیری مختلط در MARL
- 24. معرفی ریسک بانکی
- 25. انواع ریسک بانکی
- 26. ریسک اعتباری
- 27. ریسک نقدینگی
- 28. ریسک بازار
- 29. ریسک عملیاتی
- 30. ریسک استراتژیک
- 31. ریسک اعتباری
- 32. مدلهای سنتی ارزیابی ریسک اعتباری
- 33. مدلهای امتیازدهی اعتباری
- 34. تحلیل نسبتهای مالی
- 35. تحلیل رتبهبندی اعتباری
- 36. مقدمه به یادگیری ماشین در ارزیابی ریسک اعتباری
- 37. کاربرد درخت تصمیم و جنگل تصادفی
- 38. کاربرد ماشین بردار پشتیبان (SVM)
- 39. کاربرد شبکههای عصبی
- 40. ریسک نقدینگی
- 41. مفهوم نقدینگی بانکی
- 42. شاخصهای کلیدی نقدینگی
- 43. مدیریت فعال نقدینگی
- 44. مدلهای پیشبینی کمبود نقدینگی
- 45. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت نقدینگی
- 46. ریسک بازار
- 47. مفهوم ریسک بازار
- 48. مدلهای ارزش در معرض ریسک (VaR)
- 49. مدلهای استرس تست
- 50. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت ریسک بازار
- 51. ریسک عملیاتی
- 52. مفهوم ریسک عملیاتی
- 53. مدیریت ریسک عملیاتی
- 54. مدلهای اندازهگیری ریسک عملیاتی
- 55. کاربرد یادگیری تقویتی در شناسایی و کاهش ریسک عملیاتی
- 56. تابآوری ریسک بانکی
- 57. تعریف تابآوری ریسک بانکی
- 58. اهمیت تابآوری ریسک
- 59. معیارهای اندازهگیری تابآوری ریسک
- 60. استراتژیهای ارتقاء تابآوری ریسک
- 61. معرفی MARL برای تابآوری ریسک بانکی
- 62. چرا MARL برای تابآوری ریسک بانکی مناسب است؟
- 63. نقش عوامل در محیط بانکی
- 64. تعریف عوامل در سناریوی بانکی
- 65. مثالهایی از عوامل (مثلاً بخشهای مختلف بانک، نهادهای نظارتی)
- 66. طراحی تابع پاداش برای عوامل در سناریوهای بانکی
- 67. طراحی تابع پاداش برای کاهش ریسک اعتباری
- 68. طراحی تابع پاداش برای حفظ نقدینگی
- 69. طراحی تابع پاداش برای مدیریت ریسک بازار
- 70. طراحی تابع پاداش برای کاهش ریسک عملیاتی
- 71. طراحی تابع پاداش برای افزایش تابآوری کلی
- 72. الگوریتمهای MARL برای تابآوری ریسک بانکی
- 73. یادگیری Q چندعامله (Multi-Agent Q-Learning)
- 74. یادگیری Q مبتنی بر عامل (Agent-based Q-Learning)
- 75. یادگیری Actor-Critic چندعامله
- 76. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
- 77. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
- 78. IQL (Independent Q-Learning)
- 79. VDN (Value Decomposition Networks)
- 80. QMIX (Q-Learning with Independent Learners)
- 81. معماریهای شبکههای عصبی برای MARL در بانکداری
- 82. شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش دادههای مالی
- 83. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) برای دادههای سری زمانی
- 84. شبکههای عصبی گراف (GNN) برای مدلسازی روابط
- 85. پیادهسازی MARL برای مدیریت ریسک اعتباری
- 86. آموزش عوامل برای تصمیمگیری در اعطای وام
- 87. آموزش عوامل برای تنظیم نرخ بهره
- 88. آموزش عوامل برای مدیریت پرتفوی وام
- 89. پیادهسازی MARL برای مدیریت ریسک نقدینگی
- 90. آموزش عوامل برای مدیریت ذخایر نقدینگی
- 91. آموزش عوامل برای واکنش به شوکهای نقدینگی
- 92. آموزش عوامل برای بهینهسازی تأمین مالی
- 93. پیادهسازی MARL برای مدیریت ریسک بازار
- 94. آموزش عوامل برای مدیریت پرتفوی سرمایهگذاری
- 95. آموزش عوامل برای پوشش ریسک (hedging)
- 96. آموزش عوامل برای واکنش به نوسانات بازار
- 97. پیادهسازی MARL برای مدیریت ریسک عملیاتی
- 98. آموزش عوامل برای شناسایی نقاط ضعف عملیاتی
- 99. آموزش عوامل برای تخصیص منابع برای کاهش ریسک
- 100. آموزش عوامل برای واکنش به حوادث عملیاتی
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.