اکسپرس 24
کتاب استراتژی‌های پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله برای پورتفولیوی استارتاپ‌ها

کتاب استراتژی‌های پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله برای پورتفولیوی استارتاپ‌ها

تگ‌ها: MARL استارتاپ استراتژی پورتفولیو تحلیل داده مالی سهام نوپا مدیریت سرمایه هوش مصنوعی پیشرفته هوش مصنوعی در مالی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین

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 استراتژی‌های پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله برای پورتفولیوی استارتاپ‌ها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات سرمایه‌گذاری در سهام شرکت‌های نوپا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. مفاهیم عامل و محیط
  • 4. فضای حالت و فضای عمل
  • 5. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 7. یادگیری Q
  • 8. یادگیری SARSA
  • 9. یادگیری سیاست گرادیان
  • 10. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 11. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 12. چالش‌های اصلی در MARL
  • 13. عدم ایستایی محیط (Non-stationarity)
  • 14. مشاهده‌پذیری جزئی (Partial Observability)
  • 15. تعداد متغیر عامل‌ها (Curse of Dimensionality)
  • 16. همکاری و رقابت بین عامل‌ها
  • 17. مدل‌های رایج MARL
  • 18. مدل‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized)
  • 19. مدل‌های مبتنی بر عامل توزیع‌شده (Decentralized)
  • 20. مدل‌های ترکیبی (Centralized Training, Decentralized Execution)
  • 21. مقدمه‌ای بر استراتژی‌های پیشرفته در MARL
  • 22. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 23. شبکه‌های عصبی عمیق در MARL
  • 24. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 26. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر (Transformer) در MARL
  • 27. کاربرد MARL در مدیریت پورتفوی استارتاپ‌ها
  • 28. تعریف مسئله پورتفولیو در چارچوب MARL
  • 29. عوامل تصمیم‌گیرنده در پورتفولیو
  • 30. محیط پورتفولیو و دینامیک آن
  • 31. تابع پاداش برای بهینه‌سازی پورتفولیو
  • 32. معیارهای ارزیابی عملکرد پورتفولیو
  • 33. مدل‌های یادگیری تقویتی برای تخصیص سرمایه
  • 34. تخصیص سرمایه پویا با استفاده از MARL
  • 35. مدل‌سازی ریسک در پورتفوی با MARL
  • 36. مدیریت ریسک و بازده در پورتفوی استارتاپ‌ها
  • 37. یادگیری تقویتی برای انتخاب استارتاپ‌های جدید
  • 38. بهینه‌سازی ترکیب پورتفولیو
  • 39. استراتژی‌های همکاری بین عامل‌ها در پورتفولیو
  • 40. استراتژی‌های رقابتی در پورتفولیو
  • 41. استراتژی‌های ترکیبی همکاری و رقابت
  • 42. یادگیری تقویتی برای مدیریت چرخه عمر استارتاپ‌ها
  • 43. تصمیم‌گیری در مراحل مختلف رشد استارتاپ
  • 44. بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری در مراحل مختلف
  • 45. مدیریت خروج از سرمایه‌گذاری (Exit Strategy)
  • 46. تکنیک‌های پیشرفته MARL برای پورتفولیو
  • 47. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based MARL)
  • 48. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free MARL)
  • 49. یادگیری تقویتی مبتنی بر تقلید (Imitation Learning)
  • 50. یادگیری تقویتی با پاداش مصنوعی (Reward Shaping)
  • 51. یادگیری تقویتی با ترجیحات (Preference-Based RL)
  • 52. یادگیری تقویتی با نظارت (Supervised RL)
  • 53. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال (Active Learning)
  • 54. یادگیری تقویتی برای اکتشاف و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 55. تکنیک‌های اکتشاف در MARL
  • 56. آنتروپی در یادگیری تقویتی
  • 57. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن (Heterogeneous Agents)
  • 58. یادگیری تقویتی برای پورتفوی با محدودیت‌های سرمایه‌ای
  • 59. بهینه‌سازی پورتفولیو با در نظر گرفتن نقدینگی
  • 60. مدیریت پورتفوی در شرایط عدم قطعیت بازار
  • 61. استفاده از شبیه‌سازی برای آموزش عامل‌ها
  • 62. ارزیابی Robustness مدل‌های MARL
  • 63. قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability) در MARL
  • 64. اخلاق در هوش مصنوعی و MARL
  • 65. پیاده‌سازی عملی MARL برای پورتفوی استارتاپ‌ها
  • 66. ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط با MARL
  • 67. چارچوب‌های شبیه‌سازی پورتفوی
  • 68. آزمون و ارزیابی مدل‌های MARL
  • 69. ملاحظات حقوقی و مقرراتی مرتبط با سرمایه‌گذاری استارتاپ‌ها
  • 70. قوانین و مقررات مربوط به بازار سرمایه در جمهوری اسلامی ایران
  • 71. قوانین مرتبط با شرکت‌های دانش‌بنیان و استارتاپ‌ها
  • 72. مقررات بانک مرکزی و نهادهای نظارتی
  • 73. ملاحظات شرعی و فقهی در سرمایه‌گذاری
  • 74. مبانی فقهی عقود و معاملات مالی
  • 75. احکام مربوط به ربا و شیوه‌های کسب درآمد حلال
  • 76. مقررات ناظر بر رمزارزها و کاربرد آن‌ها در سرمایه‌گذاری
  • 77. اقتصاد اسلامی و کاربرد آن در مدیریت پورتفولیو
  • 78. اصول اقتصاد مقاومتی و انطباق با آن
  • 79. پایداری در مدیریت پورتفولیو
  • 80. مدل‌سازی عوامل انسانی در تصمیم‌گیری پورتفولیو
  • 81. تأثیر فرهنگ سازمانی بر استراتژی پورتفولیو
  • 82. مدیریت دانش در پورتفوی استارتاپ‌ها
  • 83. نوآوری و توسعه در مدیریت پورتفولیو
  • 84. آینده‌پژوهی در حوزه پورتفوی استارتاپ‌ها
  • 85. نقش هوش مصنوعی در تحول مدیریت پورتفولیو
  • 86. روندهای نوظهور در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 87. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 88. درس‌های آموخته از مطالعات موردی پورتفوی موفق
  • 89. آموزش مداوم و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 90. مدیریت تغییر و پذیرش فناوری‌های جدید
  • 91. ارتباط بین عامل‌های یادگیری تقویتی و ذینفعان
  • 92. تصمیم‌گیری بر اساس داده‌های واقعی بازار
  • 93. خلاصه و جمع‌بندی مباحث پیشرفته

📚 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.