کتاب بهینه‌سازی فرآیندهای جذب و نگهداشت با یادگیری تقویتی چندعامله با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی فرآیندهای جذب و نگهداشت با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت منابع انسانی در سازمان‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
• 3. عناصر اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی
• 4. فضای حالت، فضای عمل، پاداش و تابع ارزش
• 5. روش‌های حل مسائل یادگیری تقویتی
• 6. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
• 7. یادگیری تقویتی بدون مدل
• 8. روش‌های مونت‌کارلو در یادگیری تقویتی
• 9. تفاوت روش‌های مونت‌کارلو با روش‌های زمانی
• 10. روش‌های زمانی (Temporal Difference)
• 11. Q-Learning: الگوریتم و کاربردها
• 12. SARSA: الگوریتم و کاربردها
• 13. مقایسه Q-Learning و SARSA
• 14. تابع ارزش تقریبی
• 15. شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی
• 16. Deep Q-Network (DQN): معماری و پیاده‌سازی
• 17. ملاحظات مربوط به پایداری DQN
• 18. روش‌های بهبود DQN: Double DQN، Dueling DQN
• 19. یادگیری تقویتی سیاست‌گرا (Policy Gradient)
• 20. الگوریتم REINFORCE
• 21. Actor-Critic Methods
• 22. A2C و A3C: الگوریتم‌ها و مزایا
• 23. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
• 24. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
• 25. مفاهیم همکاری و رقابت در یادگیری تقویتی چندعامله
• 26. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله هماهنگ
• 27. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مستقل
• 28. بازی‌های مجموع صفر و غیر صفر در یادگیری تقویتی چندعامله
• 29. یادگیری تقویتی چندعامله و نظریه بازی‌ها
• 30. کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک
• 31. کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت منابع
• 32. کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های ارتباطی
• 33. بهینه‌سازی پورتفوی با یادگیری تقویتی چندعامله
• 34. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
• 35. یادگیری تقویتی چندعامله در کنترل ترافیک
• 36. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
• 37. معیارهای ارزیابی: پاداش، زمان، دقت
• 38. روش‌های مقایسه الگوریتم‌ها
• 39. تحلیل حساسیت پارامترهای الگوریتم
• 40. یادگیری انتقالی در یادگیری تقویتی چندعامله
• 41. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
• 42. یادگیری تقویتی مبتنی بر تقلید (Imitation Learning)
• 43. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
• 44. روش‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی
• 45. روش‌های افزایش نمونه در یادگیری تقویتی
• 46. یادگیری تقویتی و اخلاق هوش مصنوعی
• 47. چالش‌های اخلاقی در یادگیری تقویتی چندعامله
• 48. استفاده مسئولانه از یادگیری تقویتی
• 49. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی محیط‌های یادگیری تقویتی
• 50. محیط‌های شبیه‌سازی رایج در یادگیری تقویتی
• 51. ابزارهای توسعه یادگیری تقویتی
• 52. TensorFlow و یادگیری تقویتی
• 53. PyTorch و یادگیری تقویتی
• 54. Gym و OpenAI Baselines
• 55. آینده یادگیری تقویتی چندعامله
• 56. تحقیقات جاری در یادگیری تقویتی چندعامله
• 57. چالش‌های پیش رو در یادگیری تقویتی چندعامله
• 58. کاربردهای نوظهور یادگیری تقویتی چندعامله