کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی تقاضای بازار برای خدمات پشتیبانی فنی

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 پیش‌بینی تقاضای بازار برای خدمات پشتیبانی فنی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات مشتریان سازمانی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها در محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 6. یادگیری Q-Learning
  • 7. یادگیری SARSA
  • 8. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست
  • 9. روش گرادیان سیاست
  • 10. الگوریتم Actor-Critic
  • 11. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 12. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 13. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 14. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 15. Deep Q-Networks (DQN)
  • 16. Double DQN
  • 17. Dueling DQN
  • 18. Prioritized Experience Replay
  • 19. محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 20. مفاهیم و چالش‌های MARL
  • 21. هماهنگی و رقابت در MARL
  • 22. محیط‌های مشترک و محیط‌های جداگانه
  • 23. رویکردهای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 24. Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 25. Independent Q-Learning (IQL)
  • 26. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 27. QMIX
  • 28. MADDPG
  • 29. COMA
  • 30. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 31. Social Influence Model (SIM)
  • 32. Multi-Agent Reinforcement Learning for Technical Support Demand Forecasting
  • 33. پیش‌بینی تقاضا در خدمات پشتیبانی فنی
  • 34. مدل‌سازی تقاضای خدمات پشتیبانی فنی
  • 35. عوامل انسانی در پیش‌بینی تقاضا
  • 36. عوامل سیستمی در پیش‌بینی تقاضا
  • 37. ویژگی‌های داده‌های تقاضای پشتیبانی فنی
  • 38. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 39. مهندسی ویژگی برای پیش‌بینی تقاضا
  • 40. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 41. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
  • 42. Mean Absolute Error (MAE)
  • 43. Root Mean Squared Error (RMSE)
  • 44. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
  • 45. طراحی معماری مدل یادگیری تقویتی چندعامله
  • 46. انتخاب عامل‌ها و نقش‌های آنها
  • 47. تعریف فضای حالت و فضای عمل برای هر عامل
  • 48. تنظیم تابع پاداش برای پیش‌بینی دقیق تقاضا
  • 49. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL منتخب
  • 50. آموزش مدل با استفاده از داده‌های تاریخی
  • 51. تنظیم ابرپارامترها برای بهینه‌سازی عملکرد
  • 52. ارزیابی عملکرد مدل نهایی بر روی داده‌های آزمون
  • 53. تحلیل نتایج و مقایسه با روش‌های مرسوم
  • 54. کاربرد مدل در تخصیص منابع پشتیبانی فنی
  • 55. بهینه‌سازی زمان پاسخگویی به مشتریان
  • 56. کاهش هزینه‌های عملیاتی پشتیبانی فنی
  • 57. افزایش رضایت مشتریان
  • 58. مطالعات موردی و سناریوهای عملیاتی
  • 59. پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 60. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های پیش‌بینی تقاضا
  • 61. حفظ حریم خصوصی داده‌های مشتریان
  • 62. سازگاری با مقررات بانک مرکزی در صورت استفاده از ابزارهای مالی
  • 63. اصول اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 64. تکنیک‌های پیشرفته در MARL
  • 65. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 66. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 67. انتقال یادگیری در MARL
  • 68. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 69. روش‌های اکتشاف در MARL
  • 70. پیاده‌سازی با استفاده از فریم‌ورک‌های استاندارد (TensorFlow, PyTorch)
  • 71. راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان
  • 72. چالش‌های پیاده‌سازی و راه‌حل‌ها
  • 73. آخرین روندها و تحقیقات در MARL برای پیش‌بینی تقاضا
  • 74. کاربرد در صنایع خدماتی دیگر
  • 75. توسعه مدل‌های پیش‌بینی تقاضا برای خدمات ابری
  • 76. پیش‌بینی تقاضا در خدمات شبکه
  • 77. یادگیری تقویتی برای مدیریت صف و زمان‌بندی
  • 78. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار با MARL
  • 79. ملاحظات قانونی و انطباق با قوانین ایران
  • 80. ضوابط مربوط به داده و حریم خصوصی
  • 81. تدوین سیاست‌های استفاده از هوش مصنوعی در سازمان
  • 82. آموزش نیروهای متخصص در حوزه MARL
  • 83. ارزیابی مستمر و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 84. توسعه ابزارهای بصری‌سازی عملکرد مدل
  • 85. تحلیل حساسیت مدل به تغییرات در ورودی‌ها
  • 86. ارزیابی پایداری مدل در طول زمان
  • 87. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند
  • 88. برنامه‌ریزی برای مقیاس‌پذیری سیستم
  • 89. تضمین کیفیت و قابلیت اطمینان سیستم

📚 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.