کتاب تحلیل و پیش‌بینی ریسک‌های نوظهور در پروژه‌های عمرانی با استفاده از MARL با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و پیش‌بینی ریسک‌های نوظهور در پروژه‌های عمرانی با استفاده از MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت ریسک پروژه‌های عمرانی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدیریت ریسک در پروژه‌های عمرانی
  • 2. شناسایی و طبقه‌بندی ریسک‌های سنتی در پروژه‌های عمرانی
  • 3. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 4. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 5. تفاوت‌های RL و MARL و کاربرد آن‌ها در مدیریت ریسک
  • 6. محیط‌های چندعامله در پروژه‌های عمرانی
  • 7. مدل‌سازی ریسک‌های نوظهور به عنوان یک محیط MARL
  • 8. تعریف عامل‌ها (Agents) در سیستم MARL مدیریت ریسک
  • 9. انتخاب الگوریتم MARL مناسب برای پیش‌بینی ریسک
  • 10. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش (Value-based) در MARL
  • 11. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based) در MARL
  • 12. الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
  • 13. پیاده‌سازی MARL با استفاده از TensorFlow یا PyTorch
  • 14. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های ریسک پروژه
  • 15. مهندسی ویژگی برای مدل‌های MARL در مدیریت ریسک
  • 16. طراحی پاداش (Reward Function) برای یادگیری بهینه
  • 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های MARL در پیش‌بینی ریسک
  • 18. مقایسه MARL با روش‌های سنتی پیش‌بینی ریسک
  • 19. سناریوهای کاربردی MARL در مدیریت ریسک پروژه‌های ساختمانی
  • 20. سناریوهای کاربردی MARL در مدیریت ریسک پروژه‌های زیرساختی
  • 21. سناریوهای کاربردی MARL در مدیریت ریسک پروژه‌های نفت و گاز
  • 22. تاثیر عوامل محیطی بر عملکرد MARL
  • 23. مدیریت عدم قطعیت در MARL
  • 24. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) در MARL
  • 25. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
  • 26. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical RL) برای مدیریت ریسک پیچیده
  • 27. بهینه‌سازی تخصیص منابع با استفاده از MARL
  • 28. مدیریت ریسک زنجیره تامین با MARL
  • 29. پیش‌بینی تاخیرات پروژه با استفاده از MARL
  • 30. تحلیل حساسیت با استفاده از MARL
  • 31. پیش‌بینی هزینه‌های پروژه با استفاده از MARL
  • 32. تفسیرپذیری مدل‌های MARL در مدیریت ریسک
  • 33. چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از MARL در پروژه‌های عمرانی
  • 34. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در استفاده از MARL
  • 35. آینده MARL در مدیریت ریسک پروژه‌های عمرانی
تگ‌ها: AI MARL PyTorch Risk Management TensorFlow بهینه‌سازی پروژه‌های عمرانی پیش‌بینی ریسک ریسک نوظهور زیرساخت ساخت و ساز مدیریت ریسک هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.