کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی زمان‌بندی انتشار محتوا در رسانه‌های گردشگری

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 چندعامله برای بهینه‌سازی زمان‌بندی انتشار محتوا در رسانه‌های گردشگری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات رسانه‌ای در صنعت گردشگری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل، محیط و پاداش در یادگیری تقویتی
  • 4. فضای حالت و فضای عمل
  • 5. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 6. یادگیری بدون مدل و با مدل
  • 7. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 9. یادگیری Q-Learning
  • 10. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 11. بهینه‌سازی DQN
  • 12. Double DQN
  • 13. Dueling DQN
  • 14. Prioritized Experience Replay
  • 15. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 16. Gradient Policy Methods
  • 17. REINFORCE
  • 18. Actor-Critic Methods
  • 19. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 20. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 21. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 22. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 23. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 24. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 25. مفاهیم اساسی MARL
  • 26. بازی‌های هوش مصنوعی
  • 27. مفاهیم نظریه بازی‌ها در MARL
  • 28. تعادل نش
  • 29. بازی‌های مجموع صفر
  • 30. بازی‌های مجموع غیرصفر
  • 31. هماهنگی بین عامل‌ها
  • 32. رقابت بین عامل‌ها
  • 33. یادگیری تقویتی در محیط‌های مشترک
  • 34. یادگیری تقویتی در محیط‌های رقابتی
  • 35. یادگیری تقویتی در محیط‌های ترکیبی
  • 36. روش‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 37. Q-Learning توزیع شده
  • 38. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 39. روش‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 40. Policy Gradient در MARL
  • 41. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 42. Communication در MARL
  • 43. یادگیری ارتباط بین عامل‌ها
  • 44. مدل‌های ارتباطی
  • 45. یادگیری ارتباط برای هماهنگی
  • 46. یادگیری ارتباط برای رقابت
  • 47. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زمان‌بندی انتشار محتوا
  • 48. تعریف مسئله زمان‌بندی انتشار محتوا
  • 49. عامل‌های انتشار محتوا
  • 50. محیط انتشار محتوا (رسانه‌های گردشگری)
  • 51. پاداش در زمان‌بندی انتشار محتوا
  • 52. فضای حالت در زمان‌بندی انتشار محتوا
  • 53. فضای عمل در زمان‌بندی انتشار محتوا
  • 54. طراحی تابع پاداش برای زمان‌بندی انتشار محتوا
  • 55. مدل‌سازی رسانه‌های گردشگری
  • 56. تحلیل رفتار کاربران در رسانه‌های گردشگری
  • 57. پیش‌بینی میزان جذابیت محتوا
  • 58. بهینه‌سازی زمان انتشار برای حداکثرسازی تعامل
  • 59. بهینه‌سازی زمان انتشار برای حداکثرسازی بازدید
  • 60. بهینه‌سازی زمان انتشار برای حداکثرسازی اشتراک‌گذاری
  • 61. بهینه‌سازی زمان انتشار برای حداکثرسازی تبدیل (رزرو)
  • 62. استفاده از MARL برای هماهنگی انتشار محتوا بین چندین رسانه
  • 63. استفاده از MARL برای رقابت در انتشار محتوا
  • 64. تکنیک‌های پیشرفته در MARL برای زمان‌بندی انتشار
  • 65. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 66. یادگیری تقویتی با پاداش منفی
  • 67. یادگیری تقویتی با پاداش مثبت
  • 68. یادگیری تقویتی با پاداش مشروط
  • 69. یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر هدف
  • 70. شبیه‌سازی محیط انتشار محتوا
  • 71. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 72. معیارهای ارزیابی در زمان‌بندی انتشار محتوا
  • 73. مقایسه با روش‌های سنتی زمان‌بندی
  • 74. پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌های MARL
  • 75. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در صنعت گردشگری
  • 76. ملاحظات اخلاقی در انتشار محتوا
  • 77. اصول انتشار محتوای مسئولانه
  • 78. قوانین و مقررات انتشار محتوا در ایران
  • 79. اهمیت بومی‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 80. مطالعات موردی موفق در صنعت گردشگری
  • 81. آینده پژوهی در حوزه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 82. پیشرفت‌های اخیر در MARL
  • 83. کاربردهای نوظهور MARL
  • 84. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی درس

📚 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.