سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب از داده تا استراتژی: یادگیری تقویتی برای مدیریت اطلاعات در لجستیک نوین

کتاب از داده تا استراتژی: یادگیری تقویتی برای مدیریت اطلاعات در لجستیک نوین

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 از داده تا استراتژی: یادگیری تقویتی برای مدیریت اطلاعات در لجستیک نوین

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات استراتژیک در صنعت لجستیک

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی سیستم یادگیری تقویتی
  • 4. محیط، عامل و حالت
  • 5. پاداش و سیاست
  • 6. مدل های محیط
  • 7. فرایندهای تصمیم گیری مارکوف (MDP)
  • 8. تعریف MDP
  • 9. پیمان MDP
  • 10. حل MDP با الگوریتم های Value Iteration
  • 11. حل MDP با الگوریتم های Policy Iteration
  • 12. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 13. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 14. پیاده سازی Q-Learning
  • 15. تفاوت Q-Learning و SARSA
  • 16. SARSA
  • 17. پیاده سازی SARSA
  • 18. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 19. مدل های مبتنی بر تخمین
  • 20. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 21. شبکه های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 22. Deep Q-Networks (DQN)
  • 23. معماری DQN
  • 24. آموزش DQN
  • 25. پیشرفت های DQN
  • 26. Double DQN
  • 27. Dueling DQN
  • 28. Prioritized Experience Replay
  • 29. Actor-Critic Methods
  • 30. مبانی Actor-Critic
  • 31. Algorithmic Details of Actor-Critic
  • 32. Policy Gradients
  • 33. REINFORCE
  • 34. Advanced Policy Gradient Methods
  • 35. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 36. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 37. کاربرد در لجستیک: مدیریت موجودی
  • 38. مدل سازی مدیریت موجودی با MDP
  • 39. آموزش عامل برای بهینه سازی موجودی
  • 40. کاربرد در لجستیک: مسیریابی وسایل نقلیه
  • 41. مدل سازی مسیریابی با یادگیری تقویتی
  • 42. بهینه سازی مسیرهای تحویل
  • 43. کاربرد در لجستیک: انبارداری هوشمند
  • 44. مدل سازی عملیات انبار
  • 45. بهینه سازی تخصیص فضا
  • 46. کاربرد در لجستیک: مدیریت ناوگان
  • 47. مدل سازی تخصیص منابع
  • 48. بهینه سازی استفاده از وسایل نقلیه
  • 49. کاربرد در لجستیک: پیش بینی تقاضا
  • 50. مدل سازی پیش بینی با RL
  • 51. ادغام پیش بینی با تصمیم گیری
  • 52. کاربرد در لجستیک: بهینه سازی زنجیره تامین
  • 53. مدل سازی کل زنجیره
  • 54. تصمیم گیری هماهنگ
  • 55. یادگیری تقویتی در زمان واقعی
  • 56. ملاحظات پیاده سازی در لجستیک
  • 57. چالش های عملی یادگیری تقویتی
  • 58. انتخاب معماری شبکه عصبی مناسب
  • 59. تنظیم ابر پارامترها
  • 60. ارزیابی عملکرد عامل
  • 61. شبیه سازی محیط لجستیک
  • 62. ایجاد محیط شبیه سازی واقع گرایانه
  • 63. اعتبارسنجی مدل شبیه سازی
  • 64. اخلاق در هوش مصنوعی لجستیک
  • 65. مسائل مربوط به شفافیت
  • 66. مسائل مربوط به مسئولیت پذیری
  • 67. یادگیری تقویتی برای لجستیک پایدار
  • 68. بهینه سازی مصرف انرژی
  • 69. کاهش اثرات زیست محیطی
  • 70. یادگیری تقویتی در محیط های پویا
  • 71. سازگاری با تغییرات
  • 72. یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 73. هماهنگی بین عوامل
  • 74. مدیریت تضادها
  • 75. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 76. تکنیک های بهبود یادگیری
  • 77. یادگیری انتقالی در یادگیری تقویتی
  • 78. استفاده از دانش آموخته شده
  • 79. یادگیری تقویتی با داده های محدود
  • 80. روش های افزایش داده
  • 81. یادگیری تقویتی برای بهینه سازی لجستیک در مناطق خاص
  • 82. مدیریت تحویل شهری
  • 83. بهینه سازی لجستیک در مناطق دورافتاده
  • 84. یادگیری تقویتی در صنعت حمل و نقل
  • 85. بهینه سازی حمل و نقل ریلی
  • 86. بهینه سازی حمل و نقل دریایی
  • 87. یادگیری تقویتی برای مدیریت بحران در لجستیک
  • 88. واکنش به اختلالات
  • 89. توزیع منابع در شرایط اضطراری
  • 90. یادگیری تقویتی برای بهبود خدمات مشتری
  • 91. سفارشی سازی تجربه تحویل
  • 92. مدیریت شکایات با RL
  • 93. آینده یادگیری تقویتی در لجستیک
  • 94. روندهای نوظهور
  • 95. پتانسیل های تحقیقاتی آینده
  • 96. مطالعات موردی پیشرفته در لجستیک
  • 97. تحلیل عمیق پیاده سازی های موفق
  • 98. درس آموخته ها از پروژه های چالش برانگیز
  • 99. جمع بندی و چشم انداز
  • 100. مرور کلی مفاهیم کلیدی

📚 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.