دوره یادگیری تقویتی عمیق برای مدیریت زنجیره تامین و لجستیک: رویکردی عملی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی عمیق برای مدیریت زنجیره تامین و لجستیک: رویکردی عملی

موضوع کلی: بهینه‌سازی و تصمیم‌گیری در زنجیره تامین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی در لجستیک

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر زنجیره تامین و لجستیک مدرن
• 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
• 3. عناصر اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی
• 4. روش‌های حل مسائل یادگیری تقویتی
• 5. شبکه‌های عصبی عمیق و کاربرد آن‌ها در یادگیری تقویتی
• 6. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
• 7. الگوریتم Q-Learning: تئوری و پیاده‌سازی
• 8. الگوریتم SARSA: تئوری و پیاده‌سازی
• 9. Deep Q-Network (DQN): مبانی و کاربردها
• 10. تجربه تکراری (Experience Replay) و اهمیت آن
• 11. هدف‌گذاری (Target Network) در DQN
• 12. الگوریتم‌های سیاست‌گرا (Policy Gradient)
• 13. REINFORCE: الگوریتم پایه سیاست‌گرا
• 14. Actor-Critic Methods: ترکیب ارزش و سیاست
• 15. A2C و A3C: الگوریتم‌های Actor-Critic همزمان
• 16. DDPG: یادگیری تقویتی عمیق پیوسته
• 17. TD3: بهبود پایداری DDPG
• 18. SAC: الگوریتم بهینه‌سازی آنتروپی نرم
• 19. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت موجودی
• 20. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از یادگیری تقویتی
• 21. مدیریت انبار با یادگیری تقویتی
• 22. بهینه‌سازی مسیریابی با یادگیری تقویتی
• 23. مسئله فروشنده دوره‌گرد (TSP) و یادگیری تقویتی
• 24. مدیریت ناوگان حمل و نقل با یادگیری تقویتی
• 25. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری پویا با یادگیری تقویتی
• 26. کنترل ترافیک و لجستیک شهری با یادگیری تقویتی
• 27. مدیریت زنجیره تامین چند سطحی با یادگیری تقویتی
• 28. بهینه‌سازی قراردادهای زنجیره تامین با یادگیری تقویتی
• 29. یادگیری تقویتی و انعطاف‌پذیری زنجیره تامین
• 30. مدیریت ریسک در زنجیره تامین با یادگیری تقویتی
• 31. استفاده از یادگیری تقویتی در برنامه‌ریزی تولید
• 32. بهینه‌سازی تخصیص منابع با یادگیری تقویتی
• 33. یادگیری تقویتی و کاهش هزینه‌های زنجیره تامین
• 34. استفاده از یادگیری تقویتی در انتخاب تامین‌کننده
• 35. مدل‌سازی محیط‌های پیچیده زنجیره تامین برای یادگیری تقویتی
• 36. شبیه‌سازی زنجیره تامین با استفاده از پایتون
• 37. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های یادگیری تقویتی (TensorFlow, PyTorch)
• 38. پیاده‌سازی DQN برای مدیریت موجودی با استفاده از TensorFlow
• 39. پیاده‌سازی DDPG برای بهینه‌سازی مسیریابی با استفاده از PyTorch
• 40. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در زنجیره تامین
• 41. چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از یادگیری تقویتی در زنجیره تامین
• 42. آینده یادگیری تقویتی در مدیریت زنجیره تامین و لجستیک
• 43. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی زنجیره تامین
• 44. یادگیری تقویتی چند عاملی (Multi-Agent RL) در زنجیره تامین
• 45. یادگیری تقویتی و اینترنت اشیا (IoT) در لجستیک
• 46. یادگیری تقویتی و داده‌های بزرگ (Big Data) در زنجیره تامین
• 47. یادگیری تقویتی و امنیت زنجیره تامین
• 48. یادگیری تقویتی و پایداری زنجیره تامین
• 49. مسائل اخلاقی در استفاده از یادگیری تقویتی در زنجیره تامین
• 50. بهینه‌سازی زنجیره تامین با استفاده از یادگیری تقویتی و الگوریتم‌های متاهیوریستیک
• 51. استفاده از یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی اختلالات زنجیره تامین
• 52. بهبود تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت با یادگیری تقویتی
• 53. کاربرد یادگیری تقویتی در لجستیک معکوس
• 54. استفاده از یادگیری تقویتی برای مدیریت زنجیره تامین در شرایط بحران
• 55. روش‌های افزایش سرعت یادگیری در الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 56. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی زنجیره تامین سبز