اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری تقویتی بدون مدل در لجستیک و زنجیره تامین: از تئوری تا پیاده‌سازی

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی بدون مدل در لجستیک و زنجیره تامین: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی

موضوع میانی: بهینه‌سازی زنجیره تامین و لجستیک

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در زنجیره تامین
  • 2. چالش‌های زنجیره تامین و نقش یادگیری تقویتی
  • 3. یادگیری تقویتی مبتنی مدل در مقابل بدون مدل: مقایسه و کاربردها
  • 4. مبانی ریاضی یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 5. مفهوم تابع ارزش و تابع سیاست
  • 6. روش‌های تخمین تابع ارزش: تفاوت زمانی (TD)
  • 7. روش‌های تخمین تابع ارزش: مونت کارلو
  • 8. الگوریتم Q-Learning: اصول و کاربردها
  • 9. الگوریتم SARSA: اصول و کاربردها
  • 10. الگوریتم‌های سیاست‌گرا: REINFORCE
  • 11. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 12. استراتژی‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی
  • 13. تابع پاداش در زنجیره تامین: طراحی و بهینه‌سازی
  • 14. مدل‌سازی محیط زنجیره تامین برای یادگیری تقویتی
  • 15. پیاده‌سازی Q-Learning برای مدیریت موجودی
  • 16. بهینه‌سازی مسیر حمل و نقل با استفاده از SARSA
  • 17. مدیریت انبار با یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 18. پیش‌بینی تقاضا و تاثیر آن بر یادگیری تقویتی
  • 19. استفاده از یادگیری تقویتی برای مسیریابی وسایل نقلیه
  • 20. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری پویا با یادگیری تقویتی
  • 21. مدیریت ریسک در زنجیره تامین با استفاده از RL
  • 22. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی شبکه توزیع
  • 23. استفاده از یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع
  • 24. حل مسائل مسیریابی با محدودیت ظرفیت با RL
  • 25. بهینه‌سازی سفارش‌گذاری با استفاده از الگوریتم‌های RL
  • 26. یادگیری تقویتی چندعامله در زنجیره تامین
  • 27. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی برای زنجیره تامین (Deep Q-Networks)
  • 28. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی برای زنجیره تامین (Policy Gradient Methods)
  • 29. یادگیری تقویتی انتقال (Transfer Learning) در زنجیره تامین
  • 30. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در دنیای واقعی
  • 31. مسائل مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی برای زنجیره تامین
  • 32. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای بهبود عملکرد RL
  • 33. استفاده از شبیه‌سازی برای آموزش مدل‌های RL
  • 34. ارزیابی عملکرد مدل‌های RL در زنجیره تامین
  • 35. مطالعه موردی: بهینه‌سازی زنجیره تامین با استفاده از RL
  • 36. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های یادگیری تقویتی (TensorFlow, PyTorch, OpenAI Gym)
  • 37. یادگیری تقویتی و اینترنت اشیا (IoT) در زنجیره تامین
  • 38. یادگیری تقویتی و بلاک‌چین در زنجیره تامین
  • 39. یادگیری تقویتی و داده‌های بزرگ در زنجیره تامین
  • 40. آینده یادگیری تقویتی در زنجیره تامین و لجستیک
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Deep RL Logistics Model-Free RL Python Reinforcement Learning RL Supply Chain بهینه‌سازی پیش‌بینی تقاضا زنجیره تامین لجستیک مدیریت موجودی مسیریابی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.