سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی هدایت‌شده با برنامه درسی برای تولید قراردادهای مشتقه مالی کارآمد از نظر گس

کتاب یادگیری تقویتی هدایت‌شده با برنامه درسی برای تولید قراردادهای مشتقه مالی کارآمد از نظر گس

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 یادگیری تقویتی هدایت‌شده با برنامه درسی برای تولید قراردادهای مشتقه مالی کارآمد از نظر گس

موضوع کلی: هوش مصنوعی در امور مالی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی برای قراردادهای هوشمند

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در امور مالی
  • 2. بازارهای مالی و ابزارهای سرمایه‌گذاری
  • 3. مفهوم قراردادهای مشتقه مالی
  • 4. انواع قراردادهای مشتقه: اختیار معامله
  • 5. انواع قراردادهای مشتقه: قراردادهای آتی و سوآپ
  • 6. مقدمه‌ای بر فناوری بلاکچین
  • 7. قراردادهای هوشمند: ماهیت و کاربردها
  • 8. معماری اتریوم و ماشین مجازی اتریوم (EVM)
  • 9. مفهوم گس (Gas) در اتریوم و هزینه‌های تراکنش
  • 10. اهمیت کارایی گس در قراردادهای هوشمند
  • 11. معرفی یادگیری تقویتی: مفاهیم اولیه
  • 12. عناصر یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 13. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 14. معادلات بل‌من (Bellman Equations)
  • 15. چالش‌های توسعه قراردادهای هوشمند پیچیده
  • 16. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل در مقابل بدون مدل
  • 17. برنامه‌ریزی پویا: تکرار سیاست و تکرار ارزش
  • 18. روش‌های مونت‌کارلو در یادگیری تقویتی
  • 19. یادگیری تفاوت‌های زمانی (Temporal Difference Learning)
  • 20. الگوریتم SARSA: یادگیری On-Policy TD
  • 21. الگوریتم Q-Learning: یادگیری Off-Policy TD
  • 22. معضل اکتشاف و بهره‌برداری (Exploration-Exploitation Dilemma)
  • 23. روش‌های انتخاب عمل: حریصانه اپسیلون و UCB
  • 24. تقریب تابع ارزش (Value Function Approximation)
  • 25. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری تقویتی
  • 26. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 27. معماری شبکه Q-Learning عمیق (DQN)
  • 28. بهبودهای DQN: Double DQN و Dueling DQN
  • 29. روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods)
  • 30. الگوریتم REINFORCE (Policy Gradient)
  • 31. مزایا و معایب روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 32. روش‌های اکتور-منتقد (Actor-Critic Methods)
  • 33. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 34. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 35. یادگیری از طریق بازپخش تجربه (Experience Replay)
  • 36. شبکه‌های هدف (Target Networks) در DRL
  • 37. طراحی توابع پاداش در RL
  • 38. شکل‌دهی پاداش (Reward Shaping)
  • 39. محیط‌های شبیه‌سازی برای یادگیری تقویتی
  • 40. ابزارهای متن‌باز برای یادگیری تقویتی (مانند Gymnasium/OpenAI Gym)
  • 41. زبان برنامه‌نویسی سالیدیتی (Solidity) برای قراردادهای هوشمند
  • 42. اصول طراحی قراردادهای هوشمند قابل‌اعتماد
  • 43. الگوهای طراحی و بهترین رویه‌ها در سالیدیتی
  • 44. معماری ماشین مجازی اتریوم (EVM) در عمق
  • 45. مدل هزینه‌ی گس در EVM: اصول و جزئیات
  • 46. دستورالعمل‌های EVM و هزینه‌های گس مرتبط
  • 47. روش‌های کلی برای بهینه‌سازی گس در سالیدیتی
  • 48. کاهش فضای ذخیره‌سازی و خواندن/نوشتن از حالت
  • 49. بهینه‌سازی حلقه‌ها و ساختارهای داده
  • 50. استفاده بهینه از انواع داده‌ها و بسته‌بندی متغیرها
  • 51. بررسی ابزارهای تحلیل گس برای قراردادهای هوشمند
  • 52. پیاده‌سازی قراردادهای مشتقه ساده در سالیدیتی
  • 53. چالش‌های امنیتی در قراردادهای هوشمند و ارتباط با گس
  • 54. تست و اعتبارسنجی قراردادهای هوشمند
  • 55. استفاده از Oracles برای داده‌های خارجی در قراردادهای مشتقه
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری برنامه‌درسی (Curriculum Learning)
  • 57. انگیزه‌ها و مزایای یادگیری برنامه‌درسی در یادگیری ماشین
  • 58. یادگیری برنامه‌درسی در یادگیری تقویتی
  • 59. انواع استراتژی‌های برنامه‌درسی: از آسان به دشوار
  • 60. طراحی دستی برنامه‌درسی برای مسائل RL
  • 61. روش‌های خودکار برای تولید برنامه‌درسی
  • 62. معیارهای پیشرفت و دشواری وظیفه در برنامه‌درسی
  • 63. تابع دشواری و تابع رشد (Progression Function)
  • 64. برنامه‌درسی مبتنی بر حالت (State-based Curriculum)
  • 65. برنامه‌درسی مبتنی بر عمل (Action-based Curriculum)
  • 66. برنامه‌درسی تطبیقی (Adaptive Curriculum)
  • 67. ارزیابی اثربخشی برنامه‌درسی
  • 68. ادغام برنامه‌درسی با الگوریتم‌های DRL
  • 69. مثالی از برنامه‌درسی در یک محیط RL ساده
  • 70. مزایای CG-RL برای مسائل پیچیده مانند تولید کد
  • 71. تعریف مسئله تولید قراردادهای مشتقه گس-کارآمد به عنوان یک مسئله RL
  • 72. نمایش قراردادهای مشتقه مالی به عنوان حالت‌ها در RL
  • 73. گرامر و ساختار قراردادهای هوشمند به عنوان فضای عمل
  • 74. تعریف فضای عمل: اعمال تولیدکننده کد (e.g., افزودن بند، تغییر پارامتر)
  • 75. طراحی تابع پاداش برای کارایی گس
  • 76. طراحی تابع پاداش برای صحت و درستی منطق مالی
  • 77. ترکیب پاداش‌های چندگانه (Multi-objective Reward Functions)
  • 78. ساخت محیط شبیه‌سازی برای تولید قراردادهای هوشمند
  • 79. شبیه‌سازی دینامیک EVM و هزینه‌های گس در محیط
  • 80. تولید داده‌های مصنوعی برای قراردادهای مشتقه
  • 81. استفاده از داده‌های واقعی بازار برای آموزش و ارزیابی
  • 82. واسط کاربری بین عامل RL و محیط تولید کد
  • 83. بررسی و انتخاب معماری مناسب برای عامل RL
  • 84. ادغام ماژول تولید کد با شبکه عصبی عامل
  • 85. نحوه ارزیابی "پیشرفت" در تولید قراردادهای پیچیده
  • 86. پیاده‌سازی عامل یادگیری تقویتی هدایت‌شده با برنامه درسی
  • 87. تعیین مراحل برنامه درسی برای سنتز قرارداد
  • 88. شروع با قراردادهای مشتقه ساده و افزایش تدریجی پیچیدگی
  • 89. استراتژی‌های انتقال بین مراحل برنامه درسی
  • 90. آموزش مدل بر روی برنامه‌درسی طراحی شده
  • 91. استفاده از مدل‌های زبان برای تولید کد (Code Generation LMs) در ترکیب با RL
  • 92. ارزیابی نهایی قراردادهای تولید شده: کارایی گس
  • 93. ارزیابی نهایی قراردادهای تولید شده: صحت عملکرد
  • 94. مطالعه موردی: تولید قرارداد اختیار معامله (Option) گس-کارآمد
  • 95. مطالعه موردی: تولید قرارداد آتی (Future) گس-کارآمد
  • 96. چالش‌ها و محدودیت‌های روش CG-RL در این حوزه
  • 97. تعمیم‌پذیری مدل به انواع جدید قراردادهای مشتقه
  • 98. ملاحظات اخلاقی و حقوقی در تولید خودکار قراردادها
  • 99. آینده هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی در امور مالی
  • 100. مسیرهای تحقیقاتی آتی در تولید قراردادهای هوشمند بهینه

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.