سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی چندعامله برای اوراق قرضه

کتاب شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی چندعامله برای اوراق قرضه

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی چندعامله برای اوراق قرضه

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات سرمایه‌گذاری در اوراق قرضه

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 3. نظریه بازی‌های پویا
  • 4. مدل‌های عامل‌محور در اقتصاد
  • 5. کاربرد شبکه‌های عصبی در مدل‌سازی اقتصادی
  • 6. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی (RL)
  • 7. عامل، محیط، پاداش، حالت
  • 8. سیاست‌ها و توابع ارزش
  • 9. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 12. یادگیری Q-Learning
  • 13. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 14. تکامل DQN: Double DQN, Dueling DQN, Prioritized Experience Replay
  • 15. یادگیری Policy Gradient
  • 16. الگوریتم REINFORCE
  • 17. Actor-Critic Methods
  • 18. الگوریتم A2C, A3C
  • 19. یادگیری Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 20. یادگیری Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 21. یادگیری Soft Actor-Critic (SAC)
  • 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در RL
  • 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در RL
  • 24. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در RL
  • 25. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 26. چالش‌های MARL: همگرایی، ناپایداری، عدم قطعیت
  • 27. مدل‌های همکاری در MARL
  • 28. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 29. مدل‌های مختلط در MARL
  • 30. ارتباطات بین عامل‌ها
  • 31. یادگیری با مربی (Learning with a Teacher)
  • 32. یادگیری مشاهده‌ای (Imitation Learning)
  • 33. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده (Observation-based RL)
  • 34. یادگیری تقویتی در بازی‌های چندنفره
  • 35. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در MARL
  • 36. معماری‌های عامل‌محور در MARL
  • 37. معماری‌های متمرکز در MARL
  • 38. معماری‌های ترکیبی (Decentralized Execution, Centralized Training)
  • 39. یادگیری مبتنی بر مدل در MARL
  • 40. یادگیری بدون مدل در MARL
  • 41. کاربرد MARL در رباتیک
  • 42. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 43. کاربرد MARL در شبکه‌های هوشمند
  • 44. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک
  • 45. کاربرد MARL در بازارهای مالی
  • 46. کاربرد MARL در بهینه‌سازی پرتفوی
  • 47. اوراق قرضه: مبانی و انواع
  • 48. اوراق قرضه دولتی و شرکتی
  • 49. ریسک‌های اوراق قرضه: نرخ بهره، اعتبار، نقدینگی
  • 50. بازده اوراق قرضه و منحنی بازده
  • 51. ارزش‌گذاری اوراق قرضه
  • 52. مدل‌های قیمت‌گذاری اوراق قرضه
  • 53. مدل‌های شرطی در قیمت‌گذاری اوراق قرضه
  • 54. یادگیری تقویتی برای مدیریت پرتفوی اوراق قرضه
  • 55. بهینه‌سازی تخصیص دارایی با RL
  • 56. مدیریت ریسک در پرتفوی اوراق قرضه با RL
  • 57. پیش‌بینی قیمت اوراق قرضه با شبکه‌های عصبی
  • 58. مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران در بازار اوراق قرضه
  • 59. استراتژی‌های معاملاتی اوراق قرضه مبتنی بر RL
  • 60. معاملات الگوریتمی اوراق قرضه
  • 61. بهینه‌سازی اجرای معاملات اوراق قرضه
  • 62. یادگیری تقویتی برای مدیریت فعال اوراق قرضه
  • 63. استراتژی‌های پوشش ریسک در اوراق قرضه با RL
  • 64. مدل‌سازی پویای بازار اوراق قرضه با MARL
  • 65. همکاری عامل‌ها در معاملات اوراق قرضه
  • 66. رقابت عامل‌ها در بازار اوراق قرضه
  • 67. یادگیری تقویتی در اوراق قرضه اسلامی (صکوک)
  • 68. مبانی فقهی اوراق قرضه اسلامی
  • 69. انواع صکوک: اجاره، منفعت، مشارکت
  • 70. مدل‌سازی و قیمت‌گذاری صکوک با RL
  • 71. مدیریت پرتفوی صکوک با MARL
  • 72. ریسک‌ها و فرصت‌های سرمایه‌گذاری در صکوک
  • 73. کاربرد MARL در بازارهای اوراق قرضه نوظهور
  • 74. یادگیری تقویتی برای کشف فرصت‌های آربیتراژ در اوراق قرضه
  • 75. تحلیل حساسیت مدل‌های RL در اوراق قرضه
  • 76. ارزیابی عملکرد مدل‌های RL در اوراق قرضه
  • 77. مطالعات موردی در کاربرد MARL برای اوراق قرضه
  • 78. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در بازارهای واقعی اوراق قرضه
  • 79. آینده تحقیقات در MARL برای اوراق قرضه

📚 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.