اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: مدلسازی رفتار عوامل در محیط‌های پیچیده مدیریت پروژه نرم‌افزار

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: مدلسازی رفتار عوامل در محیط‌های پیچیده مدیریت پروژه نرم‌افزار

تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی پروژه توسعه نرم‌افزار عوامل چندگانه مدل‌سازی رفتاری مدیریت پروژه نرم‌افزار هوش مصنوعی یادگیری تقویتی 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 یادگیری تقویتی چندعامله: مدلسازی رفتار عوامل در محیط‌های پیچیده مدیریت پروژه نرم‌افزار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات پروژه توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 3. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 4. عناصر اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی
  • 5. فضای حالت و عمل
  • 6. پاداش و تابع پاداش
  • 7. سیاست‌ها و توابع ارزش
  • 8. حل مسائل مارکوفی
  • 9. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوفی (MDP)
  • 10. معادلات بلمن
  • 11. تکرار مقدار
  • 12. تکرار سیاست
  • 13. روش‌های مونت کارلو
  • 14. تفاضل زمانی
  • 15. Q-Learning
  • 16. SARSA
  • 17. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 18. شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی
  • 19. DQN (Deep Q-Network)
  • 20. Policy Gradient Methods
  • 21. Actor-Critic Methods
  • 22. چندعاملی بودن در یادگیری تقویتی
  • 23. محیط‌های چندعامله
  • 24. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 25. هماهنگی عوامل
  • 26. رقابت بین عوامل
  • 27. استراتژی‌های یادگیری توزیع شده
  • 28. مدلسازی رفتار عوامل در پروژه‌های نرم‌افزار
  • 29. شناسایی عوامل کلیدی در پروژه
  • 30. تعریف پاداش برای عوامل مختلف
  • 31. طراحی سیاست‌های یادگیری برای عوامل
  • 32. ارزیابی عملکرد عوامل
  • 33. استفاده از شبیه‌سازی برای آموزش عوامل
  • 34. مدل‌سازی دینامیک پروژه
  • 35. پیش‌بینی رفتار ذینفعان
  • 36. تاثیر عوامل انسانی در تصمیم‌گیری
  • 37. روش‌های کاهش پیچیدگی مدل
  • 38. بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 39. مدیریت ریسک با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 40. پیش‌بینی تاخیر در پروژه‌ها
  • 41. مدیریت تغییرات در پروژه
  • 42. ارزیابی کیفیت کد
  • 43. بهینه‌سازی فرآیند تست نرم‌افزار
  • 44. اتوماسیون تست با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 45. تخصیص وظایف به توسعه‌دهندگان
  • 46. بهینه‌سازی زمان‌بندی پروژه
  • 47. مدیریت ارتباطات پروژه
  • 48. تحلیل داده‌های پروژه برای بهبود عملکرد
  • 49. روش‌های بصری‌سازی داده‌های یادگیری تقویتی
  • 50. استفاده از یادگیری تقویتی در محیط‌های ابری
  • 51. مقایسه الگوریتم‌های مختلف یادگیری تقویتی
  • 52. کاربردهای عملی یادگیری تقویتی در مدیریت پروژه
  • 53. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در صنعت
  • 54. آینده یادگیری تقویتی در مدیریت پروژه
  • 55. مطالعات موردی: موفقیت‌ها و شکست‌ها
  • 56. اخلاق در استفاده از یادگیری تقویتی
  • 57. ملاحظات امنیتی در یادگیری تقویتی
  • 58. روش‌های ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
  • 59. مفاهیم پیشرفته یادگیری تقویتی
  • 60. یادگیری انتقال
  • 61. یادگیری متا
  • 62. یادگیری تقویتی آفلاین
  • 63. یادگیری تقویتی با استفاده از داده‌های محدود
  • 64. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 65. استفاده از یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 67. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 68. یادگیری تقویتی در کنترل فرآیندها
  • 69. مدیریت دانش پروژه با یادگیری تقویتی

📚 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.