کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ریسک و عدم قطعیت در برنامه‌ریزی استراتژیک

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 یادگیری تقویتی چندعامله برای ریسک و عدم قطعیت در برنامه‌ریزی استراتژیک

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات برنامه‌ریزی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 3. معرفی عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و طراحی آن
  • 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. تعریف فضای حالت و عمل
  • 7. کشف مدل محیط
  • 8. یادگیری بدون مدل محیط
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 10. یادگیری Q
  • 11. یادگیری SARSA
  • 12. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 13. گرادیان سیاست
  • 14. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 15. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 16. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 17. Deep Q-Networks (DQN)
  • 18. Double DQN
  • 19. Dueling DQN
  • 20. Prioritized Experience Replay
  • 21. Distributional RL
  • 22. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
  • 23. مفاهیم اساسی در MARL
  • 24. مدل‌های همکاری و رقابت در MARL
  • 25. هماهنگی عامل‌ها
  • 26. ارتباطات بین عامل‌ها
  • 27. یادگیری با عامل‌های همکار
  • 28. یادگیری با عامل‌های رقیب
  • 29. یادگیری با عامل‌های مختلط
  • 30. مدل‌های بازی‌های تصادفی
  • 31. بازی‌های صفر و یک
  • 32. بازی‌های غیرصفر و یک
  • 33. مفاهیم تعادل نش
  • 34. یادگیری تطبیقی در MARL
  • 35. تکنیک‌های یادگیری متمرکز و غیرمتمرکز
  • 36. Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 37. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 38. QMIX
  • 39. COMA
  • 40. مواجهه با عدم قطعیت در یادگیری تقویتی
  • 41. عدم قطعیت در مدل محیط
  • 42. عدم قطعیت در تابع پاداش
  • 43. عدم قطعیت در مشاهدات
  • 44. مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 45. روش‌های بیزی در یادگیری تقویتی
  • 46. بیزیان DQN
  • 47. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت قابل‌تفسیر
  • 48. مدیریت ریسک در یادگیری تقویتی
  • 49. استراتژی‌های کاهش ریسک
  • 50. برنامه‌ریزی استراتژیک مبتنی بر ریسک
  • 51. تحلیل حساسیت در برنامه‌ریزی استراتژیک
  • 52. تحلیل سناریو
  • 53. مدل‌سازی ریسک در محیط‌های پویا
  • 54. کاربرد یادگیری تقویتی در ریسک مالی
  • 55. مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 56. مدیریت ریسک پرتفوی
  • 57. بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری با در نظر گرفتن ریسک
  • 58. کاربرد یادگیری تقویتی در ریسک عملیاتی
  • 59. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با رویکرد ریسک
  • 60. مدیریت موجودی در شرایط عدم قطعیت
  • 61. برنامه‌ریزی تولید با در نظر گرفتن ریسک
  • 62. کاربرد یادگیری تقویتی در ریسک سیستمی
  • 63. بهینه‌سازی شبکه‌های انرژی
  • 64. مدیریت ترافیک شهری
  • 65. بهینه‌سازی منابع در سیستم‌های پیچیده
  • 66. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک
  • 67. طراحی استراتژی‌های بلندمدت
  • 68. یادگیری استراتژی‌های پویا
  • 69. انطباق با تغییرات محیطی
  • 70. بهبود عملکرد در سناریوهای پیچیده
  • 71. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 72. معیارهای ارزیابی در محیط‌های با ریسک
  • 73. تفسیرپذیری نتایج مدل‌ها
  • 74. اعتبارسنجی مدل‌ها در دنیای واقعی
  • 75. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 76. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 77. شفافیت در تصمیم‌گیری‌ها
  • 78. پیاده‌سازی عملیاتی مدل‌ها
  • 79. چالش‌های پیاده‌سازی
  • 80. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 81. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری‌های پایدار
  • 82. ملاحظات زیست‌محیطی در برنامه‌ریزی استراتژیک
  • 83. بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 84. کاهش ضایعات
  • 85. یادگیری تقویتی برای مواجهه با بحران‌ها
  • 86. برنامه‌ریزی واکنش اضطراری
  • 87. مدیریت بحران‌های اقتصادی
  • 88. بهبود تاب‌آوری سیستم‌ها
  • 89. یادگیری تقویتی برای آینده‌پژوهی
  • 90. پیش‌بینی روندها
  • 91. شناسایی فرصت‌ها و تهدیدها
  • 92. توسعه سناریوهای آینده
  • 93. مطالعات موردی پیشرفته در برنامه‌ریزی استراتژیک
  • 94. کاربرد در صنعت نفت و گاز
  • 95. کاربرد در صنعت بانکداری
  • 96. کاربرد در صنعت بهداشت و درمان
  • 97. کاربرد در مدیریت شهری
  • 98. کاربرد در حوزه دفاعی
  • 99. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 100. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده

📚 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.