کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در فروش B2B و B2C با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله در فروش B2B و B2C

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای فروش

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه از سیستم‌های چندآgent (MAS) در حوزه فروش
  • 2. مفاهیم پایه reinforcement learning (RL) تک‌آgent
  • 3. وارد شدن به MARL: تفاوت‌ها و چالش‌های اصلی
  • 4. معماری‌های MARL: مرکزی، لامركز و هیبریدی
  • 5. алگوریتم‌های کلیدی MARL: QMIX, MADDPG, PPO Multi
  • 6. طراحی محیط فروش B2B با مدل‌های چندآgent
  • 7. مدل‌سازی فنی خرید جمله‌ای و توافق‌نامه‌ها در B2B
  • 8. بازاریابی و فروش B2C با رویکرد Multi-agent
  • 9. تعیین نقش_agent‌ها: فروشنده، خریدار، مشاور، تأثیرگذار
  • 10. طراحی فضای وضعیت (state space) از داده‌های transactional فروش
  • 11. طراحی fonction獎 (reward function) برای maximise entr و رضایت
  • 12. بهینه‌سازی چند-objective: entr, سرعت, ارزش عمر مشتری
  • 13. مدیریت exploration-exploitation در بازارهای فروش دینامیک
  • 14. تنظیم و پیکربندی محیط شبیه‌سازی فروش MARL
  • 15. آماده‌سازی داده‌های فروش: تمیزسازی، ویژگی‌سازی وEncoding
  • 16. مطالعه موردی: شبیه‌سازی خرید جمله‌ای B2B با MARL
  • 17. مطالعه موردی: پیشنهاد و قیمت‌گذاری دینامیک B2C بهینه
  • 18. پروتکل‌های ارتباطی و هماهنگی بین_agent‌ها در مذاکرات
  • 19. مدیریتPartial observability در وضعیت‌های مذاکشی فروش
  • 20. شکل‌دهی incentiv برای ارزش مشتری طولانی‌مدت (CLV) در MARL
  • 21. مقایسه نتایج MARL با روش‌های خطی و انبارگرا در فروش
  • 22. تعیین‌گیری در زمان واقعی برای فروش閃電 و اکشن‌های فوری
  • 23. مدیریت انبار چند دوره (multi-period) با_agent‌های هوشمند
  • 24. استراتژی‌های قیمت دینامیک مبتنی بر MARL در فروشگاه‌های آنلاین
  • 25. تخصیص prospect‌ها و روتینگsales team با MARL
  • 26. شبیه‌سازی همکاری و نقش‌آفرینی تیم فروش انسانی-آقایی
  • 27. مدل‌سازی رقابتی وteil份 حصة بازار در محیط Multi-agent
  • 28. بررسی倫یک و کاهش تحيزهای گنجانده شده در MARL فروش
  • 29. شاخص‌های ارزیابی: نرخ تبدیل, همگرایی الگوریتم, کارایی sumber
  • 30. اشکال‌زدایی و مشکلات همگرایی رایج در MARL‌های فروش
  • 31. یادگیری منتقل (transfer learning) بین خطوط محصول مختلف
  • 32. مقیاس‌پذیری MARL: افزایش تعداد_agent و SKUها
  • 33. ادغام با سیستم‌های CRM و ERP موجود در سازمان
  • 34. تنظیم هیپر‌پارامترها برای داده‌های فروش واقعی
  • 35. شبیه‌سازی الگوهای تقاضا seasonal و cyclic در فروش
  • 36. مدل‌سازی تنوع و phân段‌بندی مشتریان با_agent‌های متعدد
  • 37. زبان‌های و پروتکلی ارتباطی_agent برای مذاکرات Automatized
  • 38. طراحی مکانیزم incentiv و incentive compatibility در MARL
  • 39. تاب‌آوری (robustness) در برابر داده‌های ناخالص یا کماطلاعات
  • 40. مبصره چارچوب‌های MARL opensource: MACE, Ray RLlib, PettingZoo
  • 41. ساخت خط لوله(end-to-end) MARL برای یک حالت использования فروش cụلی
  • 42. استراتژی‌های تست و اعتبارسنجی مدل‌های MARL فروش
  • 43. Deploying مدل‌های MARL به محیطProduction فروش
  • 44. یادگیری مداوم (continuous learning) و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 45. سومثال با مقررات تجاری و مقررات حفاظت داده در AUTOMATED sales
  • 46. روندهای آینده: MARL با هوش مصنوعی مولد (Generative AI) برای محتوا و oferta
  • 47. پروژه عملی: طراحی محیط MARL برای انتخاب prospects B2B
  • 48. پروژه عملی: بهینه‌سازی قیمت تبلیغات و پROMO B2C با MARL
  • 49. مدیریت ریسک و عدم قطعیت در MARL‌های propulsed sales
  • 50. تفسیر رفتار_agent برای ایجاد اعتماد بین کنسرPartner
  • 51. مجموعه‌های داده benchmark برای پژوهش MARL در حوزه فروش
  • 52. انتقال شبیه‌سازی به دنیای واقعی (sim-to-real) در بهینه‌سازی فروش
  • 53. رقابیت و هماهنگی بین_agent در بازی‌های بازار فروش
  • 54. ادغام نظریه بازی (game theory) با MARL برای استراتژی‌های پیشرفته
  • 55. مدل‌سازی fonction獎 مقی-scale برایpopulations_agent بزرگ
  • 56. روش‌های ارزیابی عملکرد و موفقیت در محیط‌های فروش مجازی
  • 57. مدیریت انعطاف‌پذیری مدل در برابر تغییرات ناگهانی بازار
  • 58. استفاده از MARL در logistic و مدیریت زنجیره تأمین فروش
  • 59. طراحی برنامه‌های آموزشی و تمهیدکار مبتنی بر MARL برای فروشندگان
  • 60. ارزیابی اثربخشی MARL در افزایش نرخ تبدیل و retention_customer
  • 61. وارد شدن به بازارهای صادراتی و بین‌المللی با'aide MARL
  • 62. شبیه‌سازی رفتار конкуران و واکنش‌های بازار با agente Multi
  • 63. طراحی سیستم referral و word-of-mouth خودسرانه با MARL
  • 64. مدیریت مالیات، دیوارک و مقررات در pricing_agent MARL
  • 65. آموزش تعاملی_agent با بازخورد فروش واقعی و حلقه بسته
تگ‌ها: agent_based_modeling b2b_sales b2c_sales customer_behavior data_driven marl multi_agent negotiation optimization pricing_strategy reinforcement_learning sales_automation simulation

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.