کتاب استراتژی‌های خودکار فروشگاه با اتکا به یادگیری تقویتی چندعامله با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 استراتژی‌های خودکار فروشگاه با اتکا به یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات فروشگاه

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت فروشگاه
  • 2. مروری بر چالش‌های مدیریت اطلاعات در فروشگاه‌های مدرن
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: پاداش، حالت، عمل
  • 4. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 5. معماری‌های پایه MARL: متمرکز، غیرمتمرکز، ترکیبی
  • 6. الگوریتم‌های پایه MARL: Independent Q-Learning, Value Decomposition Networks
  • 7. چالش‌های MARL در محیط فروشگاه: مقیاس‌پذیری، عدم قطعیت
  • 8. مدل‌سازی محیط فروشگاه به عنوان یک مسئله MARL
  • 9. تعریف عوامل (Agents) در فروشگاه: قفسه‌بندی، قیمت‌گذاری، موجودی
  • 10. طراحی پاداش برای عوامل مختلف فروشگاه
  • 11. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی قفسه‌بندی محصولات
  • 12. یادگیری تقویتی برای قیمت‌گذاری پویا
  • 13. مدیریت موجودی با استفاده از MARL
  • 14. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 15. بهینه‌سازی تبلیغات درون فروشگاهی با MARL
  • 16. استراتژی‌های تخفیف‌دهی هوشمند با MARL
  • 17. مدیریت صف و جریان مشتریان با MARL
  • 18. بهینه‌سازی چیدمان فروشگاه با MARL
  • 19. استفاده از MARL برای شخصی‌سازی تجربه خرید
  • 20. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در فروشگاه
  • 21. شبیه‌سازی محیط فروشگاه برای آموزش MARL
  • 22. پیاده‌سازی MARL با استفاده از TensorFlow/PyTorch
  • 23. استفاده از کتابخانه‌های MARL موجود (RLlib, Ray)
  • 24. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL برای مسائل فروشگاهی
  • 25. بهبود پایداری و همگرایی الگوریتم‌های MARL
  • 26. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration) در MARL
  • 27. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL برای فروشگاه
  • 28. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در MARL
  • 29. بهینه‌سازی پارامترهای MARL با استفاده از روش‌های Bayesian
  • 30. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (Deep MARL)
  • 31. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL برای داده‌های سری زمانی
  • 32. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در MARL برای پردازش تصاویر
  • 33. یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباطات محدود
  • 34. استفاده از معماری Actor-Critic در MARL
  • 35. حل مسئله Credit Assignment در MARL
  • 36. مدیریت ریسک در یادگیری تقویتی چندعامله برای فروشگاه
  • 37. یادگیری تقویتی چندعامله آفلاین (Offline MARL)
  • 38. یادگیری تقویتی چندعامله با داده‌های ناقص
  • 39. بهینه‌سازی زنجیره تامین با استفاده از MARL
  • 40. بهبود تصمیم‌گیری در مورد تخفیف‌ها و تبلیغات
  • 41. استفاده از MARL برای پیش‌بینی و جلوگیری از سرقت
  • 42. مدیریت انرژی در فروشگاه با استفاده از MARL
  • 43. بهینه‌سازی نیروی انسانی با استفاده از MARL
  • 44. تحلیل حساسیت الگوریتم‌های MARL
  • 45. تفسیرپذیری مدل‌های MARL در فروشگاه
  • 46. چالش‌های اخلاقی و ملاحظات قانونی استفاده از MARL در فروشگاه
تگ‌ها: Auto Store MARL Multi-Agent RL Reinforcement Learning Retail AI Smart Store اتوماسیون فروشگاه بهینه‌سازی قیمت پیش‌بینی تقاضا فروشگاه هوشمند مدیریت فروشگاه مدیریت موجودی هوش مصنوعی در خرده فروشی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.