, ,

کتاب پیاده‌سازی یادگیری تقویته چندعامله برای بهبود عملکرد صندوق‌های سرمایه‌گذاری غیرفعال

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 پیاده‌سازی یادگیری تقویته چندعامله برای بهبود عملکرد صندوق‌های سرمایه‌گذاری غیرفعال

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

🎓 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. مبانی یادگیری تقویته
  • 2. مفهوم عامل و محیط در یادگیری تقویته
  • 3. حالات و اعمال عامل
  • 4. تابع پاداش
  • 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. حل MDP با برنامه‌ریزی پویا
  • 7. تکنیک‌های مونت کارلو در یادگیری تقویته
  • 8. یادگیری تفاضل زمانی (TD Learning)
  • 9. الگوریتم Q-Learning
  • 10. الگوریتم SARSA
  • 11. یادگیری عمیق تقویته (Deep Reinforcement Learning)
  • 12. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویته
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در یادگیری تقویته
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در یادگیری تقویته
  • 15. معماری Actor-Critic
  • 16. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 17. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 18. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 19. الگوریتم TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 20. یادگیری تقویته چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning – MARL)
  • 21. مفاهیم اساسی MARL
  • 22. مدل‌های همکاری در MARL
  • 23. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 24. مدل‌های ترکیبی در MARL
  • 25. چالش‌های MARL
  • 26. هماهنگی بین عامل‌ها
  • 27. پایداری در MARL
  • 28. یادگیری از طریق مشاهده (Imitation Learning)
  • 29. یادگیری تقویته برای بهینه‌سازی پرتفوی
  • 30. مدل‌سازی بازار سرمایه
  • 31. شاخص‌های عملکرد صندوق‌های سرمایه‌گذاری غیرفعال
  • 32. تعریف صندوق سرمایه‌گذاری غیرفعال
  • 33. هدف از پیاده‌سازی یادگیری تقویته برای صندوق‌ها
  • 34. انتخاب عامل‌های یادگیری تقویته
  • 35. طراحی فضای حالت برای صندوق‌ها
  • 36. طراحی فضای عمل برای صندوق‌ها
  • 37. طراحی تابع پاداش برای صندوق‌ها
  • 38. مدل‌سازی ریسک در صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 39. مدیریت نقدینگی در صندوق‌ها
  • 40. بهینه‌سازی تخصیص دارایی
  • 41. استراتژی‌های خرید و فروش در صندوق‌ها
  • 42. تاثیر شرایط بازار بر تصمیم عامل‌ها
  • 43. یادگیری تقویته برای پیش‌بینی روند بازار (با احتیاط و چارچوب رسمی)
  • 44. یادگیری تقویته برای مدیریت ریسک سیستماتیک
  • 45. یادگیری تقویته برای مدیریت ریسک غیرسیستماتیک
  • 46. مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران (با احتیاط و چارچوب رسمی)
  • 47. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL در صندوق‌ها
  • 48. هماهنگی بین صندوق‌های سرمایه‌گذاری غیرفعال
  • 49. رقابت بین صندوق‌های سرمایه‌گذاری غیرفعال
  • 50. محیط شبیه‌سازی برای صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 51. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل MARL
  • 52. اعتبارسنجی مدل در داده‌های تاریخی
  • 53. تست مدل در شرایط بازار واقعی (با احتیاط)
  • 54. تحلیل حساسیت پارامترهای مدل
  • 55. بهبود پایداری تصمیمات عامل‌ها
  • 56. مدیریت عدم قطعیت در بازارهای مالی
  • 57. کاربرد یادگیری تقویته در صندوق‌های درآمد ثابت
  • 58. کاربرد یادگیری تقویته در صندوق‌های سهامی
  • 59. کاربرد یادگیری تقویته در صندوق‌های مختلط
  • 60. کاربرد یادگیری تقویته در صندوق‌های شاخصی
  • 61. کاربرد یادگیری تقویته در صندوق‌های کالایی (با احتیاط و چارچوب رسمی)
  • 62. کاربرد یادگیری تقویته در صندوق‌های املاک و مستغلات (با احتیاط و چارچوب رسمی)
  • 63. استفاده از یادگیری تقویته برای پوشش ریسک (Hedging)
  • 64. مدیریت پرتفوی در بلندمدت
  • 65. مدیریت پرتفوی در کوتاه‌مدت
  • 66. تاثیر قوانین و مقررات بر تصمیمات عامل‌ها (با احتیاط و چارچوب رسمی)
  • 67. چارچوب‌های فقهی در سرمایه‌گذاری (با احتیاط و چارچوب رسمی)
  • 68. اصول بانکداری اسلامی در مدیریت صندوق‌ها (با احتیاط و چارچوب رسمی)
  • 69. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل صورت‌های مالی (با احتیاط و چارچوب رسمی)
  • 70. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص تقلب (با احتیاط و چارچوب رسمی)
  • 71. کاربرد یادگیری تقویته در بهینه‌سازی کارمزدها
  • 72. کاربرد یادگیری تقویته در بهینه‌سازی مالیات (با احتیاط و چارچوب رسمی)
  • 73. تکنیک‌های کاهش بعد در فضای حالت
  • 74. تکنیک‌های افزایش پاداش (Reward Shaping)
  • 75. یادگیری تقویته با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 76. یادگیری تقویته با اکتشاف و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 77. روش‌های بهبود اکتشاف
  • 78. یادگیری تقویته در محیط‌های پویا
  • 79. یادگیری تقویته در محیط‌های غیر ایستا
  • 80. مدل‌سازی تغییرات ناگهانی در بازار
  • 81. یادگیری تقویته برای سازگاری با تغییرات
  • 82. پیاده‌سازی مدل در پلتفرم‌های معاملاتی (با احتیاط و چارچوب رسمی)
  • 83. امنیت داده‌ها در سیستم‌های یادگیری تقویته
  • 84. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در بازارهای مالی (با احتیاط و چارچوب رسمی)
  • 85. ملاحظات قانونی در پیاده‌سازی مدل (با احتیاط و چارچوب رسمی)
  • 86. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 87. آینده یادگیری تقویته در صنعت سرمایه‌گذاری
  • 88. مطالعات موردی موفق در صنعت مالی
  • 89. درس‌های آموخته شده از پیاده‌سازی‌های گذشته
  • 90. توصیه‌هایی برای بهبود عملکرد صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 91. نقش یادگیری تقویته در افزایش بازدهی صندوق‌ها
  • 92. نقش یادگیری تقویته در کاهش ریسک صندوق‌ها
  • 93. نقش یادگیری تقویته در بهبود کارایی بازار
  • 94. ارزیابی تاثیرات اقتصادی یادگیری تقویته
  • 95. توسعه ابزارهای تحلیلی برای مدل‌های یادگیری تقویته
  • 96. آموزش و توسعه نیروی انسانی متخصص
  • 97. گزارش‌دهی عملکرد مدل به نهادهای نظارتی (با احتیاط و چارچوب رسمی)
  • 98. بررسی تطابق مدل با استانداردهای بین‌المللی (با احتیاط و چارچوب رسمی)

📚 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 پیاده‌سازی یادگیری تقویته چندعامله برای بهبود عملکرد صندوق‌های سرمایه‌گذاری غیرفعال”

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

پیمایش به بالا