کتاب یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی تجربه کاربری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی تجربه کاربری

موضوع کلی: علوم رفتاری و مدل‌سازی اجتماعی

موضوع میانی: مدل‌سازی یادگیری ماشینی و یادگیری کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر شخصی‌سازی تجربه کاربری
• 2. اهمیت یادگیری تقویتی در شخصی‌سازی
• 3. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
• 4. عناصر اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی
• 5. محیط، عامل، حالت، کنش و پاداش
• 6. مدل مارکوف و فرضیات آن
• 7. انواع الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 8. یادگیری تقویتی مبتنی بر مقدار (Value-Based)
• 9. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-Based)
• 10. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based)
• 11. Q-Learning: اصول و پیاده‌سازی
• 12. Sarsa: اصول و پیاده‌سازی
• 13. تفاوت‌های Q-Learning و Sarsa
• 14. تابع ارزش (Value Function) و تخمین آن
• 15. روش‌های تخمین تابع ارزش: مونت‌کارلو
• 16. روش‌های تخمین تابع ارزش: تفاضل زمانی (Temporal Difference)
• 17. تکنیک‌های پیشرفته تفاضل زمانی: TD(λ)
• 18. معمای کاوش و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
• 19. استراتژی‌های کاوش: ε-Greedy
• 20. استراتژی‌های کاوش: Softmax
• 21. استراتژی‌های کاوش: UCB (Upper Confidence Bound)
• 22. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در محیط‌های گسسته
• 23. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
• 24. تابع پایه (Basis Function) و تقریب تابع (Function Approximation)
• 25. شبکه‌های عصبی به عنوان تقریب‌گر تابع
• 26. Deep Q-Network (DQN): معرفی و معماری
• 27. بهینه‌سازی DQN: Replay Buffer
• 28. بهینه‌سازی DQN: Target Network
• 29. Double DQN
• 30. Dueling DQN
• 31. Prioritized Experience Replay
• 32. یادگیری تقویتی سیاست‌گرا (Policy Gradient)
• 33. REINFORCE
• 34. Actor-Critic Methods
• 35. A2C (Advantage Actor-Critic)
• 36. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
• 37. Proximal Policy Optimization (PPO)
• 38. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
• 39. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
• 40. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
• 41. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
• 42. شخصی‌سازی محتوا با یادگیری تقویتی
• 43. شخصی‌سازی پیشنهاد محصول با یادگیری تقویتی
• 44. شخصی‌سازی تبلیغات با یادگیری تقویتی
• 45. شخصی‌سازی رابط کاربری با یادگیری تقویتی
• 46. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری با یادگیری تقویتی
• 47. چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی در استفاده از یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی
• 48. متریک‌های ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در شخصی‌سازی
• 49. ابزارهای یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی: Gym, TensorFlow Agents, PyTorch
• 50. استفاده از یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 51. یادگیری تقویتی و A/B Testing
• 52. یادگیری تقویتی و Contextual Bandits
• 53. یادگیری تقویتی و سیستم‌های پاداش‌دهی