سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربردهای عملی یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت پرتفوی پروژه‌های نوآورانه فناوری اطلاعات

کتاب کاربردهای عملی یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت پرتفوی پروژه‌های نوآورانه فناوری اطلاعات

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 کاربردهای عملی یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت پرتفوی پروژه‌های نوآورانه فناوری اطلاعات

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت منابع مالی در پروژه‌های تحقیق و توسعه فنّاوری‌های اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و طراحی آن
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 6. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 7. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 8. اتصال یادگیری تقویتی به مدیریت پروژه
  • 9. مفاهیم کلیدی مدیریت پرتفوی پروژه
  • 10. طبقه‌بندی پروژه‌های نوآورانه فناوری اطلاعات
  • 11. مدل‌سازی تصمیم‌گیری در پرتفوی پروژه
  • 12. کاربرد عامل‌های هوشمند در انتخاب پروژه
  • 13. تعریف عامل‌ها در محیط پرتفوی پروژه
  • 14. مدل‌سازی تعامل بین عامل‌ها
  • 15. یادگیری استراتژی تخصیص منابع
  • 16. بهینه‌سازی تخصیص بودجه به پروژه‌ها
  • 17. مدیریت ریسک در پرتفوی پروژه‌ها
  • 18. مدل‌سازی ریسک با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 19. تطبیق استراتژی‌ها با تغییرات محیطی
  • 20. یادگیری تقویتی برای اولویت‌بندی پروژه‌ها
  • 21. بهینه‌سازی زمان‌بندی اجرای پروژه‌ها
  • 22. مدیریت وابستگی‌های بین پروژه‌ها
  • 23. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی موفقیت پروژه
  • 24. ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 25. معیارهای ارزیابی در مدیریت پرتفوی
  • 26. شبیه‌سازی محیط پرتفوی پروژه
  • 27. تولید داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 28. نحوه پیاده‌سازی عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 29. چارچوب‌های نرم‌افزاری یادگیری تقویتی
  • 30. کاربرد TensorFlow در یادگیری تقویتی
  • 31. کاربرد PyTorch در یادگیری تقویتی
  • 32. مدل‌سازی اولیه پرتفوی پروژه
  • 33. تعریف فضای حالت برای عامل‌ها
  • 34. تعریف فضای عمل برای عامل‌ها
  • 35. طراحی تابع پاداش برای مدیریت پرتفوی
  • 36. یادگیری تقویتی با حالت‌های پیوسته
  • 37. یادگیری تقویتی با عمل‌های پیوسته
  • 38. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 39. الگوریتم Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 40. الگوریتم Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 41. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد سهام (با رعایت چارچوب)
  • 42. مبانی مدیریت سبد سهام در چارچوب شرعی
  • 43. مدل‌سازی سبد سهام با رویکرد یادگیری تقویتی
  • 44. بهینه‌سازی تخصیص سرمایه در سبد سهام
  • 45. مدیریت ریسک در سبد سهام با یادگیری تقویتی
  • 46. تطبیق با قوانین بانک مرکزی ایران در حوزه مالی
  • 47. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت ریسک اعتباری (با رعایت چارچوب)
  • 48. یادگیری تقویتی در پیش‌بینی ورشکستگی (با رعایت چارچوب)
  • 49. چارچوب‌های فقهی در معاملات مالی
  • 50. یادگیری تقویتی در مدیریت دارایی‌های دیجیتال (با رعایت چارچوب)
  • 51. مقررات بانک مرکزی در خصوص رمزارزها
  • 52. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 53. مدل‌سازی پویای زنجیره تأمین
  • 54. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی تقاضا
  • 55. بهینه‌سازی موجودی کالا
  • 56. مدیریت حمل و نقل با یادگیری تقویتی
  • 57. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر (با رعایت چارچوب)
  • 58. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر اخلاقی
  • 59. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تبلیغات (با رعایت چارچوب)
  • 60. ملاحظات اخلاقی در تبلیغات
  • 61. یادگیری تقویتی در رباتیک و اتوماسیون صنعتی
  • 62. کنترل ربات‌ها با یادگیری تقویتی
  • 63. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 64. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده صنعتی
  • 65. کاربرد یادگیری تقویتی در انرژی و محیط زیست
  • 66. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 67. مدیریت منابع تجدیدپذیر
  • 68. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی با رویکرد عامل‌محور
  • 69. یادگیری تقویتی در سلامت و پزشکی (با رعایت چارچوب)
  • 70. مدل‌سازی پیشرفت بیماری
  • 71. بهینه‌سازی دوز دارو
  • 72. کاربرد یادگیری تقویتی در آموزش (با رعایت چارچوب)
  • 73. شخصی‌سازی مسیر یادگیری
  • 74. سیستم‌های آموزشی هوشمند
  • 75. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در آموزش
  • 76. یادگیری تقویتی در علوم اجتماعی (با رعایت چارچوب)
  • 77. مدل‌سازی رفتار جمعی
  • 78. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 79. یادگیری تقویتی در مدیریت شهری (با رعایت چارچوب)
  • 80. بهینه‌سازی ترافیک شهری
  • 81. مدیریت منابع شهری
  • 82. ملاحظات شرعی در کاربردهای هوش مصنوعی
  • 83. اخلاق در هوش مصنوعی از منظر اسلامی
  • 84. آینده یادگیری تقویتی در مدیریت پرتفوی پروژه
  • 85. چالش‌های پیش رو در پیاده‌سازی
  • 86. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
  • 87. مطالعات موردی موفق
  • 88. آینده‌پژوهی در کاربردهای فناوری اطلاعات
  • 89. جمع‌بندی و چشم‌انداز
  • 90. ملاحظات حقوقی و قانونی در کاربرد هوش مصنوعی
  • 91. قوانین و مقررات داخلی در حوزه فناوری اطلاعات
  • 92. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوشمند
  • 93. امنیت داده‌ها در سیستم‌های هوشمند
  • 94. حفاظت از حریم خصوصی
  • 95. اصول طراحی سیستم‌های هوشمند اخلاقی
  • 96. توسعه پایدار با رویکرد هوش مصنوعی
  • 97. نقش هوش مصنوعی در دستیابی به اهداف توسعه پایدار
  • 98. کاربردهای عملی در اقتصاد مقاومتی
  • 99. نوآوری و کارآفرینی در حوزه هوش مصنوعی
  • 100. توسعه زیرساخت‌های فناورانه

📚 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.