سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدیریت منابع سازمان با یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب مدیریت منابع سازمان با یادگیری تقویتی چندعامله

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 مدیریت منابع سازمان با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه عامل و محیط
  • 3. تابع پاداش و هدف یادگیری
  • 4. فضای حالت و فضای عمل
  • 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. روش‌های ارزش‌گذاری حالت (Value Iteration)
  • 7. روش‌های سیاست‌گذاری (Policy Iteration)
  • 8. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 9. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 10. یادگیری SARSA
  • 11. تقویت‌گرایی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در RL
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در RL
  • 14. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 15. تفاوت‌های MARL با RL تک‌عامله
  • 16. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 17. چالش‌های رقابت در MARL
  • 18. چالش‌های ارتباط در MARL
  • 19. محیط‌های چندعامله
  • 20. مدل‌های همکاری در MARL
  • 21. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 22. مدل‌های مختلط در MARL
  • 23. الگوریتم‌های یادگیری متمرکز (Centralized Learning)
  • 24. الگوریتم‌های یادگیری توزیع‌شده (Decentralized Learning)
  • 25. الگوریتم‌های یادگیری نیمه‌متمرکز (Semi-Centralized Learning)
  • 26. یادگیری عامل مشترک (Joint Action Learning)
  • 27. یادگیری سیاست مشترک (Joint Policy Learning)
  • 28. یادگیری عامل مستقل (Independent Learning)
  • 29. رویکرد عامل مستقل Q-Learning (IQL)
  • 30. رویکرد عامل مستقل SARSA
  • 31. روش‌های مبتنی بر تابع ارزش مشترک
  • 32. روش‌های مبتنی بر تابع ارزش متمرکز
  • 33. روش‌های مبتنی بر سیاست متمرکز
  • 34. روش‌های مبتنی بر سیاست توزیع‌شده
  • 35. معرفی الگوریتم MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 36. کاربرد MADDPG در محیط‌های همکاری
  • 37. کاربرد MADDPG در محیط‌های رقابت
  • 38. الگوریتم QMIX
  • 39. کاربرد QMIX در سناریوهای با پاداش مشترک
  • 40. الگوریتم VDN (Value Decomposition Networks)
  • 41. مقایسه QMIX و VDN
  • 42. الگوریتم COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 43. کاربرد COMA در سناریوهای با حالت مشترک
  • 44. معرفی الگوریتم MAPPO (Multi-Agent Proximal Policy Optimization)
  • 45. کاربرد MAPPO در محیط‌های پیچیده
  • 46. الگوریتم‌های مبتنی بر بازی‌های تکراری
  • 47. تعادل نش در بازی‌های چندعامله
  • 48. کاربرد نظریه بازی در MARL
  • 49. مدل‌سازی ارتباطات بین عامل‌ها
  • 50. یادگیری مبتنی بر پیام‌رسانی (Message-Passing)
  • 51. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در MARL
  • 52. کاربرد GNN در مدل‌سازی ارتباطات
  • 53. سناریوهای کاربردی MARL: رباتیک
  • 54. سناریوهای کاربردی MARL: بازی‌ها
  • 55. سناریوهای کاربردی MARL: مدیریت ترافیک
  • 56. سناریوهای کاربردی MARL: شبکه‌های حسگر
  • 57. سناریوهای کاربردی MARL: اقتصاد و بازارهای مالی (با رعایت چارچوب مقررات)
  • 58. سناریوهای کاربردی MARL: مدیریت منابع انرژی (با رعایت چارچوب مقررات)
  • 59. سناریوهای کاربردی MARL: سیستم‌های توصیه‌گر (با رعایت چارچوب مقررات)
  • 60. سناریوهای کاربردی MARL: بهینه‌سازی زنجیره تأمین (با رعایت چارچوب مقررات)
  • 61. سناریوهای کاربردی MARL: آموزش و یادگیری (با رعایت چارچوب قوانین)
  • 62. سناریوهای کاربردی MARL: سیستم‌های دفاعی (با رعایت چارچوب قوانین)
  • 63. سناریوهای کاربردی MARL: سیستم‌های ناوبری (با رعایت چارچوب قوانین)
  • 64. سناریوهای کاربردی MARL: مدیریت داده (با رعایت چارچوب قوانین)
  • 65. روش‌های ارزیابی عملکرد در MARL
  • 66. معیارهای پایداری در MARL
  • 67. تکنیک‌های تنظیم پارامتر در MARL
  • 68. پیاده‌سازی MARL با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
  • 69. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 70. تکنیک‌های مقابله با پاداش پراکنده
  • 71. یادگیری جستجو محور (Exploration-driven Learning)
  • 72. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با پاداش منفی
  • 73. تکنیک‌های مقابله با پاداش منفی
  • 74. یادگیری تقویتی با رویکرد پاداش‌دهی (Reward Shaping)
  • 75. اصول طراحی تابع پاداش مؤثر
  • 76. بررسی سوگیری در الگوریتم‌های MARL
  • 77. تکنیک‌های کاهش سوگیری در MARL
  • 78. یادگیری تقویتی در سیستم‌های پویا (Dynamic Systems)
  • 79. کاربرد MARL در بهینه‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 80. یادگیری تقویتی در سیستم‌های با پویایی نامشخص
  • 81. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با محدودیت‌ها (Constrained RL)
  • 82. کاربرد MARL در سیستم‌های با محدودیت‌های ایمنی (با رعایت چارچوب قوانین)
  • 83. کاربرد MARL در سیستم‌های با محدودیت‌های اقتصادی (با رعایت چارچوب مقررات)
  • 84. کاربرد MARL در سیستم‌های با محدودیت‌های اخلاقی (با رعایت چارچوب قوانین)
  • 85. معرفی مفاهیم پیشرفته در MARL
  • 86. یادگیری تقویتی با عامل‌های نامتقارن
  • 87. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 88. یادگیری تقویتی با عامل‌های با قابلیت‌های متفاوت
  • 89. یادگیری تقویتی با رویکرد یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 90. کاربرد یادگیری انتقال در MARL
  • 91. یادگیری تقویتی با رویکرد یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 92. کاربرد یادگیری چندوظیفه‌ای در MARL
  • 93. یادگیری تقویتی با رویکرد یادگیری تقویتی تعمیم‌یافته (Meta-RL)
  • 94. کاربرد Meta-RL در MARL
  • 95. مباحث اخلاقی در هوش مصنوعی و MARL (با رعایت چارچوب قوانین)
  • 96. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های MARL (با رعایت چارچوب قوانین)
  • 97. توسعه پایدار و MARL (با رعایت چارچوب قوانین)
  • 98. آینده پژوهش در MARL
  • 99. چالش‌های پیاده‌سازی مقیاس‌پذیر MARL
  • 100. راهکارهای افزایش کارایی الگوریتم‌های MARL

📚 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.