کتاب مدیریت استراتژیک نوآوری در مدل‌های کسب‌وکار فروشگاه با 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 مدیریت استراتژیک نوآوری در مدل‌های کسب‌وکار فروشگاه با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات فروشگاه

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 3. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 4. کاربردهای MARL در کسب‌وکار
  • 5. مروری بر مدل‌های کسب‌وکار فروشگاهی
  • 6. تحلیل چالش‌های مدیریت اطلاعات در فروشگاه
  • 7. اهمیت نوآوری در مدل‌های کسب‌وکار فروشگاهی
  • 8. مقدمه‌ای بر محیط‌های چندعامله
  • 9. مفاهیم کلیدی در MARL: عوامل، محیط، پاداش
  • 10. انواع معماری‌های MARL: متمرکز، غیرمتمرکز، ترکیبی
  • 11. الگوریتم‌های پایه MARL: Independent Q-Learning، DQL
  • 12. الگوریتم‌های پیشرفته MARL: MADDPG، COMA
  • 13. پیاده‌سازی MARL با استفاده از کتابخانه‌های پایتون (مانند PettingZoo)
  • 14. مدل‌سازی محیط فروشگاه به عنوان یک محیط چندعامله
  • 15. تعریف عوامل در محیط فروشگاه: موجودی، قیمت‌گذاری، تبلیغات
  • 16. طراحی پاداش برای عوامل مختلف در فروشگاه
  • 17. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی موجودی کالا
  • 18. یادگیری تقویتی برای قیمت‌گذاری پویا
  • 19. یادگیری تقویتی برای تخصیص بهینه تبلیغات
  • 20. یادگیری تقویتی برای مدیریت زنجیره تامین
  • 21. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از MARL
  • 22. بهینه‌سازی چیدمان فروشگاه با استفاده از MARL
  • 23. مدیریت روابط با مشتری (CRM) با استفاده از MARL
  • 24. تحلیل سبد خرید مشتریان با MARL
  • 25. پیش‌بینی رفتار مشتری با استفاده از MARL
  • 26. بهینه‌سازی تخفیف‌ها و پیشنهادات ویژه با MARL
  • 27. مدیریت بازاریابی شخصی‌سازی‌شده با MARL
  • 28. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در محیط فروشگاه
  • 29. مقایسه الگوریتم‌های MARL مختلف برای مسائل فروشگاهی
  • 30. تکنیک‌های افزایش پایداری و قابلیت تعمیم MARL
  • 31. استفاده از یادگیری انتقالی در MARL برای فروشگاه
  • 32. روش‌های کاهش ابعاد و پیچیدگی در MARL
  • 33. بهره‌گیری از یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning) در MARL
  • 34. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تقریب توابع ارزش و سیاست
  • 35. مبانی نظریه بازی و کاربرد آن در MARL
  • 36. مفاهیم تعادل نش و استراتژی‌های بهینه
  • 37. تأثیر عوامل خارجی بر عملکرد MARL در فروشگاه
  • 38. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی MARL در فروشگاه
  • 39. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی استفاده از MARL در فروشگاه
  • 40. مطالعه موردی: پیاده‌سازی موفق MARL در یک فروشگاه واقعی
  • 41. تحلیل نتایج و ارائه گزارش‌های عملکرد MARL
  • 42. برنامه‌ریزی استراتژیک برای پیاده‌سازی MARL در مقیاس بزرگ
  • 43. آینده MARL در مدیریت کسب‌وکار فروشگاهی
تگ‌ها: Deep Reinforcement Learning MARL Multi-Agent Systems Retail AI بازاریابی شخصی‌سازی‌شده بهینه‌سازی موجودی پیش‌بینی تقاضا زنجیره تامین قیمت‌گذاری پویا مدیریت اطلاعات مدیریت فروشگاه نوآوری در کسب‌وکار هوش مصنوعی در فروشگاه یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.