کتاب یادگیری تقویتی عمیق برای مدیریت زنجیره تامین و لجستیک: رویکردی عملی

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 عمیق برای مدیریت زنجیره تامین و لجستیک: رویکردی عملی

موضوع کلی: بهینه‌سازی و تصمیم‌گیری در زنجیره تامین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی در لجستیک

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر زنجیره تامین و لجستیک مدرن
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی
  • 4. روش‌های حل مسائل یادگیری تقویتی
  • 5. شبکه‌های عصبی عمیق و کاربرد آن‌ها در یادگیری تقویتی
  • 6. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 7. الگوریتم Q-Learning: تئوری و پیاده‌سازی
  • 8. الگوریتم SARSA: تئوری و پیاده‌سازی
  • 9. Deep Q-Network (DQN): مبانی و کاربردها
  • 10. تجربه تکراری (Experience Replay) و اهمیت آن
  • 11. هدف‌گذاری (Target Network) در DQN
  • 12. الگوریتم‌های سیاست‌گرا (Policy Gradient)
  • 13. REINFORCE: الگوریتم پایه سیاست‌گرا
  • 14. Actor-Critic Methods: ترکیب ارزش و سیاست
  • 15. A2C و A3C: الگوریتم‌های Actor-Critic همزمان
  • 16. DDPG: یادگیری تقویتی عمیق پیوسته
  • 17. TD3: بهبود پایداری DDPG
  • 18. SAC: الگوریتم بهینه‌سازی آنتروپی نرم
  • 19. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت موجودی
  • 20. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 21. مدیریت انبار با یادگیری تقویتی
  • 22. بهینه‌سازی مسیریابی با یادگیری تقویتی
  • 23. مسئله فروشنده دوره‌گرد (TSP) و یادگیری تقویتی
  • 24. مدیریت ناوگان حمل و نقل با یادگیری تقویتی
  • 25. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری پویا با یادگیری تقویتی
  • 26. کنترل ترافیک و لجستیک شهری با یادگیری تقویتی
  • 27. مدیریت زنجیره تامین چند سطحی با یادگیری تقویتی
  • 28. بهینه‌سازی قراردادهای زنجیره تامین با یادگیری تقویتی
  • 29. یادگیری تقویتی و انعطاف‌پذیری زنجیره تامین
  • 30. مدیریت ریسک در زنجیره تامین با یادگیری تقویتی
  • 31. استفاده از یادگیری تقویتی در برنامه‌ریزی تولید
  • 32. بهینه‌سازی تخصیص منابع با یادگیری تقویتی
  • 33. یادگیری تقویتی و کاهش هزینه‌های زنجیره تامین
  • 34. استفاده از یادگیری تقویتی در انتخاب تامین‌کننده
  • 35. مدل‌سازی محیط‌های پیچیده زنجیره تامین برای یادگیری تقویتی
  • 36. شبیه‌سازی زنجیره تامین با استفاده از پایتون
  • 37. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های یادگیری تقویتی (TensorFlow, PyTorch)
  • 38. پیاده‌سازی DQN برای مدیریت موجودی با استفاده از TensorFlow
  • 39. پیاده‌سازی DDPG برای بهینه‌سازی مسیریابی با استفاده از PyTorch
  • 40. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در زنجیره تامین
  • 41. چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از یادگیری تقویتی در زنجیره تامین
  • 42. آینده یادگیری تقویتی در مدیریت زنجیره تامین و لجستیک
  • 43. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی زنجیره تامین
  • 44. یادگیری تقویتی چند عاملی (Multi-Agent RL) در زنجیره تامین
  • 45. یادگیری تقویتی و اینترنت اشیا (IoT) در لجستیک
  • 46. یادگیری تقویتی و داده‌های بزرگ (Big Data) در زنجیره تامین
  • 47. یادگیری تقویتی و امنیت زنجیره تامین
  • 48. یادگیری تقویتی و پایداری زنجیره تامین
  • 49. مسائل اخلاقی در استفاده از یادگیری تقویتی در زنجیره تامین
  • 50. بهینه‌سازی زنجیره تامین با استفاده از یادگیری تقویتی و الگوریتم‌های متاهیوریستیک
  • 51. استفاده از یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی اختلالات زنجیره تامین
  • 52. بهبود تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت با یادگیری تقویتی
  • 53. کاربرد یادگیری تقویتی در لجستیک معکوس
  • 54. استفاده از یادگیری تقویتی برای مدیریت زنجیره تامین در شرایط بحران
  • 55. روش‌های افزایش سرعت یادگیری در الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 56. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی زنجیره تامین سبز

📚 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.