, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: از مدل‌سازی تعاملات تا اجرای استراتژی‌های سرمایه‌گذاری

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 یادگیری تقویتی چندعامله: از مدل‌سازی تعاملات تا اجرای استراتژی‌های سرمایه‌گذاری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

🎓 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. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در سیستم‌های چندعامله
  • 4. مدل‌سازی فضای حالت و عمل
  • 5. توابع پاداش و اهداف عامل‌ها
  • 6. یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 7. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 8. الگوریتم‌های Q-Learning در محیط‌های چندعامله
  • 9. الگوریتم‌های Policy Gradient در محیط‌های چندعامله
  • 10. روش‌های Actor-Critic در سیستم‌های چندعامله
  • 11. همکاری و رقابت بین عامل‌ها
  • 12. انواع تعاملات عامل‌ها: از همکار تا رقیب
  • 13. مدل‌سازی صریح تعاملات
  • 14. مدل‌سازی ضمنی تعاملات
  • 15. یادگیری هماهنگ بین عامل‌ها
  • 16. یادگیری استراتژی‌های مشترک
  • 17. یادگیری در محیط‌های با اطلاعات ناقص
  • 18. بازی‌های با مجموع صفر و مجموع غیرصفر
  • 19. تعادل نش در نظریه بازی‌ها
  • 20. کاربردها در اقتصاد و بازارهای مالی
  • 21. مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران
  • 22. یادگیری استراتژی‌های معاملاتی خودکار
  • 23. مدیریت پرتفوی بهینه با یادگیری تقویتی
  • 24. بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 25. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
  • 26. کاربردها در لجستیک و زنجیره تأمین
  • 27. بهینه‌سازی مسیر حمل و نقل
  • 28. مدیریت موجودی پویا
  • 29. کاربردها در رباتیک و سیستم‌های خودمختار
  • 30. هماهنگی ربات‌ها در محیط‌های مشترک
  • 31. ناوبری ربات‌ها در فضاهای پیچیده
  • 32. کاربردها در شبکه‌های هوشمند
  • 33. مدیریت تقاضا در شبکه‌های برق
  • 34. بهینه‌سازی جریان انرژی
  • 35. کاربردها در پردازش زبان طبیعی
  • 36. مدل‌سازی مکالمه بین عامل‌های هوشمند
  • 37. تولید پاسخ‌های متنی در سیستم‌های گفتگو
  • 38. کاربردها در بهداشت و درمان
  • 39. مدیریت درمان بیماری‌های مزمن
  • 40. تخصیص بهینه منابع درمانی
  • 41. کاربردها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 42. شخصی‌سازی توصیه‌ها برای کاربران
  • 43. بهبود تجربه کاربری با عامل‌های توصیه‌گر
  • 44. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 45. چارچوب‌های نرم‌افزاری و کتابخانه‌ها
  • 46. PyMARL و کتابخانه‌های مرتبط
  • 47. OpenAI Gym و محیط‌های چندعامله
  • 48. تست و ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 49. معیارهای ارزیابی در سیستم‌های چندعامله
  • 50. تحلیل حساسیت و پایداری
  • 51. چالش‌های مقیاس‌پذیری
  • 52. مدیریت تعداد زیاد عامل‌ها
  • 53. بهینه‌سازی محاسباتی
  • 54. چالش‌های عدم قطعیت و پویایی محیط
  • 55. مدل‌سازی عدم قطعیت در پاداش‌ها و انتقال‌ها
  • 56. سازگاری با تغییرات محیطی
  • 57. چالش‌های تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 58. درک تصمیمات عامل‌ها
  • 59. توضیح استراتژی‌های پیچیده
  • 60. مسائل اخلاقی و اجتماعی
  • 61. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
  • 62. حفظ حریم خصوصی در سیستم‌های چندعامله
  • 63. امنیت سیستم‌های چندعامله
  • 64. حفاظت در برابر حملات مخرب
  • 65. طراحی سیستم‌های مقاوم
  • 66. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (MADRL)
  • 67. شبکه‌های عصبی در MADRL
  • 68. شبکه‌های عصبی کانولوشنی و بازگشتی
  • 69. روش‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 70. Deep Q-Networks (DQN) در محیط‌های چندعامله
  • 71. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 72. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 73. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 74. فناوری بلاکچین و کاربردهای آن در سیستم‌های چندعامله
  • 75. قراردادهای هوشمند برای هماهنگی عامل‌ها
  • 76. مکانیزم‌های انگیزشی مبتنی بر بلاکچین
  • 77. امنیت و شفافیت در سیستم‌های چندعامله با بلاکچین
  • 78. مدل‌سازی اقتصادهای دیجیتال با عامل‌های هوشمند
  • 79. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 80. یادگیری تقویتی با پاداش‌های توزیع‌شده
  • 81. یادگیری تقویتی با پاداش‌های گروهی
  • 82. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر قرارداد
  • 83. یادگیری تقویتی در بازی‌های پیچیده
  • 84. بازی‌های استراتژیک چندنفره
  • 85. شبیه‌سازی بازی‌های واقعی
  • 86. روش‌های ابتکاری و اکتشافی
  • 87. یادگیری تقویتی برای کشف دانش جدید
  • 88. تکنیک‌های اکتشاف در فضای حالت و عمل
  • 89. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع‌شده
  • 90. هماهنگی عامل‌ها در سیستم‌های بزرگ
  • 91. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 92. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 93. استفاده از دانش آموخته شده در وظایف جدید
  • 94. انتقال دانش بین عامل‌ها
  • 95. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 96. کنترل کیفیت در خطوط تولید
  • 97. بهینه‌سازی مصرف انرژی در کارخانجات
  • 98. یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک
  • 99. شناسایی و کاهش ریسک‌های مالی
  • 100. مدیریت ریسک در سیستم‌های پیچیده

📚 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 یادگیری تقویتی چندعامله: از مدل‌سازی تعاملات تا اجرای استراتژی‌های سرمایه‌گذاری”

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

پیمایش به بالا