کتاب راهبردهای پیچیده سرمایه‌گذاری با یادگیری تقویتی چندعامله

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 راهبردهای پیچیده سرمایه‌گذاری با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات سرمایه‌گذاری در صندوق‌های تامینی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. اصول یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و طراحی آن
  • 5. استراتژی‌ها و سیاست‌ها در یادگیری تقویتی
  • 6. مقدار حالت و مقدار عمل
  • 7. معادلات بلمن
  • 8. یادگیری بدون مدل و با مدل
  • 9. یادگیری اکتشافی در مقابل استثماری
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 11. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 12. یادگیری SARSA
  • 13. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 14. بهینه‌سازی DQN
  • 15. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 16. گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 17. الگوریتم REINFORCE
  • 18. روش Actor-Critic
  • 19. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 20. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 21. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 22. مفاهیم کلیدی در MARL
  • 23. محیط‌های چندعامله
  • 24. محیط‌های همکاری‌کننده
  • 25. محیط‌های رقابتی
  • 26. محیط‌های مختلط
  • 27. مدل‌های عامل در MARL
  • 28. عوامل مستقل
  • 29. عوامل متمرکز
  • 30. عوامل نیمه‌متمرکز
  • 31. چالش‌های اصلی در MARL
  • 32. غیرمانایی (Non-stationarity)
  • 33. پیچیدگی محاسباتی
  • 34. عدم قطعیت در محیط
  • 35. ارتباطات بین عوامل
  • 36. الگوریتم‌های پایه در MARL
  • 37. یادگیری Q مستقل (Independent Q-Learning)
  • 38. یادگیری Q متمرکز (Centralized Q-Learning)
  • 39. یادگیری SARSA مستقل
  • 40. الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
  • 41. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 42. QMIX (Q-value Mixing)
  • 43. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 44. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 45. طراحی تابع پاداش در MARL
  • 46. پاداش‌های محلی در مقابل جهانی
  • 47. پاداش‌های پراکنده
  • 48. استراتژی‌های تقسیم پاداش
  • 49. ارتباط و تبادل اطلاعات بین عوامل
  • 50. یادگیری با ارتباطات صریح
  • 51. یادگیری با ارتباطات ضمنی
  • 52. کدگذاری و رمزگذاری ارتباطات
  • 53. کاربرد MARL در رباتیک
  • 54. هماهنگی ربات‌ها
  • 55. ناوبری ربات‌های خودمختار
  • 56. مدیریت ناوگان ربات‌ها
  • 57. کاربرد MARL در بازی‌ها
  • 58. بازی‌های تخته‌ای چندنفره
  • 59. بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 60. بازی‌های استراتژیک
  • 61. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع شده
  • 62. مدیریت منابع در شبکه‌های توزیع شده
  • 63. بهینه‌سازی ترافیک
  • 64. سیستم‌های پیشنهاد دهنده چندعامله
  • 65. کاربرد MARL در اقتصاد و بازارهای مالی
  • 66. معاملات الگوریتمی چندعامله
  • 67. مدل‌سازی بازارهای مالی
  • 68. بهینه‌سازی پورتفولیو
  • 69. کاربرد MARL در سیستم‌های هوشمند
  • 70. کنترل ترافیک هوشمند
  • 71. مدیریت انرژی هوشمند
  • 72. سیستم‌های حمل و نقل خودکار
  • 73. کاربرد MARL در تحلیل داده‌های پیچیده
  • 74. شناسایی الگوهای چندبعدی
  • 75. پیش‌بینی سری‌های زمانی چندعامله
  • 76. خوشه‌بندی داده‌ها
  • 77. ملاحظات امنیتی در MARL
  • 78. حملات و دفاع در سیستم‌های چندعامله
  • 79. حفظ حریم خصوصی در MARL
  • 80. قابلیت اطمینان سیستم‌های چندعامله
  • 81. روش‌های ارزیابی عملکرد در MARL
  • 82. معیارهای استاندارد
  • 83. شبیه‌سازی و آزمایش
  • 84. مقایسه با روش‌های پایه
  • 85. کتابخانه‌ها و ابزارهای MARL
  • 86. OpenAI Gym Multi-Agent
  • 87. PettingZoo
  • 88. RLlib
  • 89. PyMARL
  • 90. موضوعات پیشرفته در MARL
  • 91. یادگیری تقویتی با نظارت (Imitation Learning) در MARL
  • 92. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 93. یادگیری تقویتی با یادگیری فدراسیونی (Federated Learning)
  • 94. یادگیری تقویتی با رویکردهای شناختی
  • 95. روش‌های توضیحی در MARL
  • 96. اخلاق در MARL
  • 97. آینده پژوهی در MARL
  • 98. جمع‌بندی و چشم‌اندازهای آینده

📚 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.