سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: معماری‌های نوین برای تصمیم‌گیری در بازارهای سرمایه‌گذاری بدهی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: معماری‌های نوین برای تصمیم‌گیری در بازارهای سرمایه‌گذاری بدهی

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 چندعامله: معماری‌های نوین برای تصمیم‌گیری در بازارهای سرمایه‌گذاری بدهی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات سرمایه‌گذاری در صندوق‌های سرمایه‌گذاری بدهی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش
  • 5. فضای حالت
  • 6. فضای عمل
  • 7. سیاست
  • 8. تابع ارزش
  • 9. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 10. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 11. الگوریتم های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 12. Q-Learning
  • 13. SARSA
  • 14. Deep Q-Networks (DQN)
  • 15. Actor-Critic Methods
  • 16. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 17. تفاوت های MARL با RL تک عامله
  • 18. چالش های MARL
  • 19. عدم ایستایی محیط
  • 20. هماهنگی بین عامل ها
  • 21. رقابت بین عامل ها
  • 22. مشاهده پذیری جزئی
  • 23. فضای حالت و عمل مشترک بزرگ
  • 24. انواع معماری های MARL
  • 25. معماری های متمرکز (Centralized)
  • 26. معماری های غیرمتمرکز (Decentralized)
  • 27. معماری های ترکیبی (Hybrid)
  • 28. معماری های عامل محور (Agent-centric)
  • 29. معماری های مبتنی بر عامل های مرکزی (Centralized Agent-based)
  • 30. معماری های مبتنی بر عامل های توزیع شده (Decentralized Agent-based)
  • 31. معماری های مشاهده گر-بازیگر (Observer-Actor)
  • 32. معماری های ارتباطی (Communication-based)
  • 33. معماری های سلسله مراتبی (Hierarchical)
  • 34. معماری های مبتنی بر ادغام (Fusion-based)
  • 35. معماری های مبتنی بر تفکیک (Separation-based)
  • 36. معماری های مبتنی بر همکاری (Cooperative)
  • 37. معماری های مبتنی بر رقابت (Competitive)
  • 38. معماری های مختلط (Mixed)
  • 39. معماری های مبتنی بر شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) در MARL
  • 40. معماری های مبتنی بر شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 41. معماری های مبتنی بر شبکه های عصبی ترنسفورمر (Transformer) در MARL
  • 42. معماری های مبتنی بر Attention Mechanisms در MARL
  • 43. معماری های مبتنی بر Graph Neural Networks (GNN) در MARL
  • 44. معماری های مبتنی بر Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 45. معماری های مبتنی بر Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 46. معماری های مبتنی بر Value Decomposition Networks (VDN)
  • 47. معماری های مبتنی بر QMIX
  • 48. معماری های مبتنی بر CommNet
  • 49. معماری های مبتنی بر DIAL
  • 50. معماری های مبتنی بر IA2C
  • 51. معماری های مبتنی بر RIAL
  • 52. معماری های مبتنی بر TarMAC
  • 53. معماری های مبتنی بر MATD3
  • 54. معماری های مبتنی بر MAPPO
  • 55. معماری های مبتنی بر QTRAN
  • 56. معماری های مبتنی بر Ligthweight Communication Protocol (LCP)
  • 57. معماری های مبتنی بر Multi-Agent Reinforcement Learning with Social Dilemmas (MARLSD)
  • 58. معماری های مبتنی بر Joint Action Learners (JAL)
  • 59. معماری های مبتنی بر Independent Q-Learning (IQL)
  • 60. معماری های مبتنی بر Mean Field RL
  • 61. معماری های مبتنی بر Mean Field Multi-Agent RL
  • 62. معماری های مبتنی بر Multi-Agent Reinforcement Learning for Robotics
  • 63. معماری های مبتنی بر Multi-Agent Reinforcement Learning for Game Theory
  • 64. معماری های مبتنی بر Multi-Agent Reinforcement Learning for Traffic Control
  • 65. معماری های مبتنی بر Multi-Agent Reinforcement Learning for Smart Grids
  • 66. معماری های مبتنی بر Multi-Agent Reinforcement Learning for Autonomous Driving
  • 67. معماری های مبتنی بر Multi-Agent Reinforcement Learning for Finance
  • 68. کاربرد MARL در بازارهای سرمایه‌گذاری بدهی
  • 69. چالش های خاص بازارهای سرمایه گذاری بدهی
  • 70. مدل سازی عامل ها در بازارهای بدهی
  • 71. نمایندگی عامل ها (Agent Representation)
  • 72. استراتژی های عامل ها (Agent Strategies)
  • 73. اهداف عامل ها (Agent Objectives)
  • 74. یادگیری سیاست های معاملاتی بدهی
  • 75. تشخیص فرصت های سرمایه گذاری بدهی
  • 76. مدیریت ریسک در بازارهای بدهی
  • 77. بهینه سازی پرتفوی بدهی
  • 78. تخصیص دارایی در بازارهای بدهی
  • 79. پیش بینی قیمت اوراق بدهی
  • 80. ترید الگوریتمیک در بازارهای بدهی
  • 81. سیستم های معاملاتی خودکار بدهی
  • 82. توسعه معماری های نوین برای تصمیم گیری در بازارهای سرمایه گذاری بدهی
  • 83. ارزیابی عملکرد معماری های MARL در بازارهای بدهی
  • 84. معیارهای ارزیابی (Evaluation Metrics)
  • 85. شبیه سازی محیط های بازار بدهی
  • 86. مجموعه داده های بازار بدهی
  • 87. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 88. روند آینده تحقیقات در MARL برای بازارهای بدهی
  • 89. ملاحظات اخلاقی و نظارتی
  • 90. پیاده سازی عملی معماری های MARL
  • 91. نرم افزارها و چارچوب های موجود
  • 92. آموزش و تنظیم پارامترها
  • 93. قابلیت تعمیم (Generalization)
  • 94. مقاومت در برابر حملات (Robustness)
  • 95. تفسیرپذیری (Interpretability)
  • 96. آینده های پژوهش در یادگیری تقویتی چندعامله برای بازارهای سرمایه گذاری بدهی

📚 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.