سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: ابزاری قدرتمند برای مدیریت سبد پروژه‌های توسعه محصول

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: ابزاری قدرتمند برای مدیریت سبد پروژه‌های توسعه محصول

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: ابزاری قدرتمند برای مدیریت سبد پروژه‌های توسعه محصول

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت پروژه توسعه محصول

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و کشف اکتشاف
  • 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 7. یادگیری Q-learning
  • 8. یادگیری SARSA
  • 9. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 10. پیشرفت‌های DQN: Double DQN, Dueling DQN
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 12. گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 13. REINFORCE
  • 14. Actor-Critic Methods
  • 15. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 16. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 17. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 18. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 19. مقایسه الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش و سیاست
  • 20. مقدمه‌ای بر مدیریت سبد پروژه‌های توسعه محصول
  • 21. چرخه عمر پروژه در توسعه محصول
  • 22. اهداف استراتژیک در سبد پروژه
  • 23. ارزیابی اولیه پروژه‌ها: امکان‌سنجی فنی و اقتصادی
  • 24. معیارهای انتخاب پروژه
  • 25. مدل‌های تصمیم‌گیری برای انتخاب پروژه
  • 26. تحلیل هزینه-فایده در انتخاب پروژه
  • 27. تحلیل ریسک در انتخاب پروژه
  • 28. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 29. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 30. کاربردهای MARL در دنیای واقعی
  • 31. محیط‌های چندعامله: دسته‌بندی و خصوصیات
  • 32. تعاملات بین عامل‌ها: رقابتی، مشارکتی، مختلط
  • 33. مدل‌های همکاری بین عامل‌ها
  • 34. مدل‌های رقابت بین عامل‌ها
  • 35. مدل‌های مختلط تعامل
  • 36. چالش‌های هماهنگی در محیط‌های چندعامله
  • 37. چالش‌های ناهمگنی عامل‌ها
  • 38. چالش‌های پویایی محیط
  • 39. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای سبد پروژه
  • 40. مدل‌سازی سبد پروژه به عنوان یک محیط چندعامله
  • 41. عامل‌ها: مدیران پروژه، تیم‌ها، ذینفعان
  • 42. پاداش‌ها: موفقیت پروژه، بازگشت سرمایه، رضایت مشتری
  • 43. حالت محیط: وضعیت فعلی پروژه‌ها، منابع، بازار
  • 44. اقدامات عامل‌ها: تخصیص منابع، اولویت‌بندی، مدیریت ریسک
  • 45. یادگیری Q-learning در محیط‌های چندعامله
  • 46. تطبیق DQN برای محیط‌های چندعامله
  • 47. استفاده از Actor-Critic در MARL برای سبد پروژه
  • 48. پیاده‌سازی Actor-Critic برای تخصیص منابع
  • 49. پیاده‌سازی Actor-Critic برای اولویت‌بندی پروژه
  • 50. یادگیری سیاست در محیط‌های چندعامله
  • 51. یادگیری سیاست مشارکتی
  • 52. یادگیری سیاست رقابتی
  • 53. روش‌های یادگیری توزیع‌شده در MARL
  • 54. یادگیری جمعی (Federated Learning) در MARL
  • 55. کاربرد یادگیری جمعی در مدیریت سبد پروژه
  • 56. مدل‌های یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک سبد پروژه
  • 57. مدل‌سازی ریسک‌های پروژه با استفاده از MARL
  • 58. تخصیص منابع پویا در سبد پروژه
  • 59. بهینه‌سازی پرتفوی پروژه با استفاده از MARL
  • 60. تکامل سبد پروژه در طول زمان
  • 61. شبیه‌سازی محیط سبد پروژه
  • 62. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در مدیریت سبد پروژه
  • 63. معیارهای ارزیابی: کارایی، انعطاف‌پذیری، پایداری
  • 64. تجزیه و تحلیل حساسیت مدل‌های MARL
  • 65. تفسیرپذیری مدل‌های MARL در مدیریت سبد پروژه
  • 66. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در سبد پروژه واقعی
  • 67. نرم‌افزارها و ابزارهای MARL
  • 68. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های برنامه‌نویسی MARL
  • 69. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای MARL
  • 70. یادگیری تقویتی برای تخصیص بودجه بین پروژه‌ها
  • 71. یادگیری تقویتی برای مدیریت منابع انسانی در سبد پروژه
  • 72. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی پروژه‌ها
  • 73. یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک‌های خارجی
  • 74. یادگیری تقویتی برای انطباق با تغییرات بازار
  • 75. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سبد پروژه‌های نوآورانه
  • 76. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد پروژه‌های تحقیق و توسعه
  • 77. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد پروژه‌های زیرساختی
  • 78. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 79. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد پروژه‌های تولیدی
  • 80. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد پروژه‌های خدماتی
  • 81. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد پروژه‌های استراتژیک
  • 82. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد پروژه‌های عملیاتی
  • 83. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد پروژه‌های بلندمدت
  • 84. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد پروژه‌های کوتاه‌مدت
  • 85. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد پروژه‌های متوسط‌مدت
  • 86. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد پروژه‌های با ریسک بالا
  • 87. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد پروژه‌های با ریسک پایین
  • 88. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد پروژه‌های با پاداش بالا
  • 89. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد پروژه‌های با پاداش پایین
  • 90. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد پروژه‌های با وابستگی بالا
  • 91. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد پروژه‌های با وابستگی پایین
  • 92. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت سبد پروژه
  • 93. روندهای تحقیقاتی جدید در MARL
  • 94. چشم‌انداز استفاده از MARL در صنعت
  • 95. نکات پایانی و توصیه‌ها برای پیاده‌سازی
  • 96. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MARL
  • 97. نتیجه‌گیری کلی و جمع‌بندی مباحث

📚 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.