اکسپرس 24
کتاب تقویت تصمیم‌گیری در مدیریت برنامه با یادگیری چندعامله

کتاب تقویت تصمیم‌گیری در مدیریت برنامه با یادگیری چندعامله

تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی فرآیند تصمیم‌گیری در مدیریت سیستم‌های چندعامله مدیریت برنامه مدیریت پروژه هوش مصنوعی در مدیریت یادگیری تقویتی یادگیری چندعامله

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 تقویت تصمیم‌گیری در مدیریت برنامه با یادگیری چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت برنامه

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمات یادگیری چندعامله در مدیریت برنامه
  • 2. مفهوم عامل و محیط در یادگیری ماشین
  • 3. انواع عامل‌های هوشمند
  • 4. مدل‌های عامل‌های هوشمند
  • 5. یادگیری تقویتی به عنوان زیربنای یادگیری چندعامله
  • 6. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 7. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 8. اکتشاف در مقابل بهره‌برداری
  • 9. یادگیری بدون مدل و با مدل
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل (Q-Learning)
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل (SARSA)
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی با مدل (Dynamic Programming)
  • 13. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی (Deep Q-Networks)
  • 14. یادگیری چندعامله: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 15. تفاوت یادگیری تک‌عامله و چندعامله
  • 16. محیط‌های مشترک و تک‌عامله
  • 17. تعامل بین عامل‌ها
  • 18. مسائل هماهنگی و همکاری
  • 19. مسائل رقابت و تعارض
  • 20. تقویت یادگیری در محیط‌های چندعامله
  • 21. یادگیری تقویتی مشترک (Joint Reinforcement Learning)
  • 22. یادگیری تقویتی تفکیک‌شده (Decentralized Reinforcement Learning)
  • 23. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل (Agent-based Reinforcement Learning)
  • 24. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل محیط (Model-based Reinforcement Learning)
  • 25. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy Gradient Methods)
  • 26. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-based Methods)
  • 27. روش‌های ترکیبی در یادگیری چندعامله
  • 28. معرفی بازی‌های شبیه‌سازی شده برای یادگیری چندعامله
  • 29. بازی مانت کارلو در مدیریت برنامه
  • 30. بازی‌های صفر و یک در مدیریت برنامه
  • 31. بازی‌های غیرصفر و یک در مدیریت برنامه
  • 32. محیط‌های پویا و استاتیک در یادگیری چندعامله
  • 33. مدل‌سازی محیط‌های پیچیده برای مدیریت برنامه
  • 34. تکنیک‌های مدل‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 35. یادگیری مدل محیط با استفاده از داده‌های مشاهده شده
  • 36. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای مدل‌سازی محیط
  • 37. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM) برای مدل‌سازی محیط
  • 38. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU) برای مدل‌سازی محیط
  • 39. پیش‌بینی تغییرات محیط با استفاده از مدل‌های یادگیری چندعامله
  • 40. بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در مدیریت برنامه با یادگیری چندعامله
  • 41. کاربرد یادگیری چندعامله در تخصیص منابع
  • 42. کاربرد یادگیری چندعامله در زمان‌بندی وظایف
  • 43. کاربرد یادگیری چندعامله در مدیریت زنجیره تأمین
  • 44. کاربرد یادگیری چندعامله در بهینه‌سازی شبکه
  • 45. کاربرد یادگیری چندعامله در مدیریت ریسک پروژه
  • 46. کاربرد یادگیری چندعامله در پیش‌بینی تقاضا
  • 47. کاربرد یادگیری چندعامله در مدیریت موجودی
  • 48. کاربرد یادگیری چندعامله در بهینه‌سازی مسیر
  • 49. کاربرد یادگیری چندعامله در مدیریت ترافیک
  • 50. کاربرد یادگیری چندعامله در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. کاربرد یادگیری چندعامله در رباتیک و خودمختاری
  • 52. کاربرد یادگیری چندعامله در بازی‌های استراتژیک
  • 53. کاربرد یادگیری چندعامله در تحلیل داده‌های کلان
  • 54. کاربرد یادگیری چندعامله در سیستم‌های مالی
  • 55. کاربرد یادگیری چندعامله در شبکه‌های هوشمند
  • 56. کاربرد یادگیری چندعامله در سلامت الکترونیک
  • 57. کاربرد یادگیری چندعامله در آموزش هوشمند
  • 58. کاربرد یادگیری چندعامله در مدیریت انرژی
  • 59. الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری چندعامله
  • 60. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 61. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 62. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 63. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 64. QMIX: Value Decomposition Networks for Cooperative Multi-Agent Learning
  • 65. VDN: Value-Decomposition Networks for Cooperative Multi-Agent Learning
  • 66. Learning with Opponent-Learning Awareness (LOLA)
  • 67. Policy Mirroring for Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 68. Greedy-IQ Learning for Multi-Agent Coordination
  • 69. Shared Autonomy in Multi-Agent Systems
  • 70. Emergent Communication in Multi-Agent Systems
  • 71. Robust Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 72. Safe Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 73. Explainable Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 74. Fairness in Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 75. Meta-Learning for Multi-Agent Systems
  • 76. Transfer Learning for Multi-Agent Systems
  • 77. Federated Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 78. Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 79. Human-in-the-Loop Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 80. Multi-Agent Reinforcement Learning for Planning
  • 81. Multi-Agent Reinforcement Learning for Control
  • 82. Multi-Agent Reinforcement Learning for Optimization
  • 83. Multi-Agent Reinforcement Learning for Decision Support
  • 84. Multi-Agent Reinforcement Learning for Simulation
  • 85. Multi-Agent Reinforcement Learning for Robotics
  • 86. Multi-Agent Reinforcement Learning for Finance
  • 87. Multi-Agent Reinforcement Learning for Healthcare
  • 88. Multi-Agent Reinforcement Learning for Education
  • 89. Multi-Agent Reinforcement Learning for Energy
  • 90. Multi-Agent Reinforcement Learning for Transportation
  • 91. Multi-Agent Reinforcement Learning for Supply Chain
  • 92. Multi-Agent Reinforcement Learning for Project Management
  • 93. Multi-Agent Reinforcement Learning for Resource Allocation
  • 94. Multi-Agent Reinforcement Learning for Scheduling
  • 95. Multi-Agent Reinforcement Learning for Risk Management
  • 96. Multi-Agent Reinforcement Learning for Demand Forecasting
  • 97. Multi-Agent Reinforcement Learning for Inventory Management
  • 98. Multi-Agent Reinforcement Learning for Path Optimization
  • 99. Multi-Agent Reinforcement Learning for Traffic Management
  • 100. Multi-Agent Reinforcement Learning for Recommender Systems

📚 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.