اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در شبیه‌سازی و پیش‌بینی عملکرد پروژه مهندسی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در شبیه‌سازی و پیش‌بینی عملکرد پروژه مهندسی

تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی پروژه مهندسی بهینه‌سازی فرآیند مهندسی پیش‌بینی پروژه شبیه‌سازی عملکرد پروژه عامل‌های هوشمند در مهندسی مدیریت پروژه هوشمند هوش مصنوعی در مهندسی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین پروژه

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 یادگیری تقویتی چندعامله در شبیه‌سازی و پیش‌بینی عملکرد پروژه مهندسی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت پروژه مهندسی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط
  • 4. تابع پاداش
  • 5. سیاست عامل
  • 6. ارزش تابع
  • 7. مدل محیط
  • 8. یادگیری بدون مدل
  • 9. یادگیری با مدل
  • 10. روش‌های مونت کارلو
  • 11. یادگیری تفاوت زمانی
  • 12. یادگیری Q
  • 13. یادگیری SARSA
  • 14. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در DQN
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی در DQN
  • 17. بهینه‌سازی DQN
  • 18. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 19. مفاهیم اساسی MARL
  • 20. چالش‌های MARL
  • 21. انواع هماهنگی در MARL
  • 22. انواع رقابت در MARL
  • 23. انواع همکاری در MARL
  • 24. بازی‌های جمعی
  • 25. بازی‌های صفر و مجموع
  • 26. بازی‌های غیرصفر و مجموع
  • 27. تعادل نش
  • 28. تعادل کورنو
  • 29. تعادل اشتاینبرگ
  • 30. روش‌های یادگیری در MARL
  • 31. یادگیری متمرکز
  • 32. یادگیری غیرمتمرکز
  • 33. یادگیری ترکیبی
  • 34. یادگیری عامل-محیط
  • 35. مدل‌سازی محیط مشترک
  • 36. یادگیری سیاست مشترک
  • 37. یادگیری تابع ارزش مشترک
  • 38. روش‌های مبتنی بر عامل
  • 39. یادگیری مستقل
  • 40. یادگیری با ارتباطات
  • 41. یادگیری با مشاهده
  • 42. کاربرد MARL در شبیه‌سازی پروژه
  • 43. مدل‌سازی محیط پروژه
  • 44. تعریف عامل‌ها در پروژه
  • 45. طراحی تابع پاداش پروژه
  • 46. تعیین سیاست عامل‌ها
  • 47. شبیه‌سازی چرخه عمر پروژه
  • 48. پیش‌بینی پیشرفت پروژه
  • 49. مدیریت منابع در پروژه
  • 50. بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 51. مدیریت ریسک در پروژه
  • 52. پیش‌بینی ریسک‌ها
  • 53. استراتژی‌های کاهش ریسک
  • 54. شبیه‌سازی تأثیر ریسک‌ها
  • 55. مدیریت زمان‌بندی پروژه
  • 56. بهینه‌سازی مسیر بحرانی
  • 57. پیش‌بینی انحرافات زمان‌بندی
  • 58. مدیریت هزینه پروژه
  • 59. بهینه‌سازی هزینه‌ها
  • 60. پیش‌بینی هزینه‌های نهایی
  • 61. مدیریت کیفیت پروژه
  • 62. بهبود فرآیندهای کیفی
  • 63. پیش‌بینی مشکلات کیفی
  • 64. شبیه‌سازی سناریوهای مختلف پروژه
  • 65. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 66. تحلیل سناریوهای بحرانی
  • 67. بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در پروژه
  • 68. یادگیری تقویتی برای تخصیص وظایف
  • 69. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی فعالیت‌ها
  • 70. یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک
  • 71. یادگیری تقویتی برای تخصیص بودجه
  • 72. یادگیری تقویتی برای مدیریت تدارکات
  • 73. یادگیری تقویتی برای کنترل پروژه
  • 74. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی تقاضا
  • 75. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 76. پیاده‌سازی MARL در پلتفرم‌های شبیه‌سازی
  • 77. انتخاب چارچوب‌های MARL
  • 78. تنظیم پارامترهای یادگیری
  • 79. ارزیابی عملکرد مدل‌های MARL
  • 80. مقایسه با روش‌های سنتی
  • 81. اعتبارسنجی نتایج شبیه‌سازی
  • 82. کاربردهای پیشرفته MARL در مهندسی
  • 83. یادگیری تقویتی برای رباتیک در پروژه
  • 84. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های خودکار
  • 85. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی انرژی
  • 86. یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک
  • 87. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع‌شده
  • 88. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های هوشمند
  • 89. یادگیری تقویتی برای ربات‌های همکار
  • 90. ملاحظات اخلاقی در MARL
  • 91. امنیت در سیستم‌های MARL
  • 92. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های MARL
  • 93. محدودیت‌های MARL در پروژه‌های مهندسی
  • 94. آینده پژوهش در MARL برای مهندسی
  • 95. فناوری‌های نوین مرتبط با MARL
  • 96. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت پروژه
  • 97. اصول مهندسی در پروژه‌های هوشمند
  • 98. مدیریت دانش در پروژه‌های مهندسی
  • 99. آموزش و توسعه مهارت‌های نوین
  • 100. اقتصاد مهندسی و تصمیم‌گیری

📚 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.