کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: رویکردی نوین در مدیریت ارتباط با مشتری

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: رویکردی نوین در مدیریت ارتباط با مشتری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات مشتری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی
  • 4. فضای حالت و فضای عمل
  • 5. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 6. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی آفلاین
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی آنلاین
  • 9. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 10. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 11. یادگیری تقویتی ترکیبی
  • 12. یادگیری تقویتی عمیق
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در یادگیری تقویتی
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 15. معماری‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 16. الگوریتم DQN
  • 17. الگوریتم Policy Gradients
  • 18. الگوریتم A3C
  • 19. الگوریتم PPO
  • 20. الگوریتم TRPO
  • 21. یادگیری تقویتی چندعامله: تعاریف و مفاهیم
  • 22. نقش عوامل در محیط‌های چندعامله
  • 23. تعاملات بین عوامل
  • 24. همکاری در محیط‌های چندعامله
  • 25. رقابت در محیط‌های چندعامله
  • 26. یادگیری تقویتی مشترک
  • 27. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل
  • 28. مدل‌های ارتباطی بین عوامل
  • 29. یادگیری تقویتی با عاملان ناظر
  • 30. یادگیری تقویتی با عاملان ناظر و ناظر
  • 31. یادگیری تقویتی با عاملان ناظر و تحت نظارت
  • 32. یادگیری تقویتی با عاملان غیرهمگن
  • 33. یادگیری تقویتی با عاملان با اطلاعات ناقص
  • 34. یادگیری تقویتی با عاملان با عدم قطعیت
  • 35. یادگیری تقویتی در مدیریت ارتباط با مشتری
  • 36. مدل‌سازی رفتار مشتری با یادگیری تقویتی
  • 37. شخصی‌سازی پیشنهادات به مشتری
  • 38. بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی
  • 39. مدیریت کمپین‌های تبلیغاتی
  • 40. بهبود تجربه کاربری
  • 41. پیش‌بینی ریزش مشتری
  • 42. مدیریت وفاداری مشتری
  • 43. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری پویا
  • 44. تخصیص منابع در خدمات مشتری
  • 45. حل مسائل پیچیده در خدمات مشتری
  • 46. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار
  • 47. خودکارسازی وظایف تکراری
  • 48. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 49. مدیریت موجودی
  • 50. برنامه‌ریزی تولید
  • 51. بهینه‌سازی لجستیک
  • 52. مدیریت ریسک در کسب‌وکار
  • 53. پیش‌بینی تقاضا
  • 54. بهینه‌سازی تخصیص بودجه بازاریابی
  • 55. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. توصیه‌های شخصی‌سازی شده
  • 57. بهبود نرخ کلیک و تبدیل
  • 58. افزایش رضایت کاربر
  • 59. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 60. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر همکاری
  • 61. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
  • 62. ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
  • 63. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در صنعت
  • 64. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 65. نیاز به داده‌های زیاد
  • 66. تفسیرپذیری نتایج
  • 67. ایمنی و قابلیت اطمینان
  • 68. هزینه‌های محاسباتی
  • 69. توسعه و نگهداری سیستم‌ها
  • 70. اخلاق در یادگیری تقویتی
  • 71. حریم خصوصی داده‌های مشتری
  • 72. شفافیت در تصمیم‌گیری عوامل
  • 73. مسئولیت‌پذیری در قبال نتایج
  • 74. جلوگیری از سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 75. تأثیر بر بازار کار
  • 76. توسعه ابزارها و چارچوب‌های یادگیری تقویتی
  • 77. کتابخانه‌های محبوب پایتون
  • 78. TensorFlow
  • 79. PyTorch
  • 80. OpenAI Gym
  • 81. RLlib
  • 82. Stable Baselines
  • 83. کتابخانه‌های تخصصی برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 84. MARLlib
  • 85. PettingZoo
  • 86. PyMARL
  • 87. کاربرد یادگیری تقویتی در حوزه‌های دیگر
  • 88. رباتیک
  • 89. بازی‌های کامپیوتری
  • 90. مالی و سرمایه‌گذاری
  • 91. پزشکی و سلامت
  • 92. حمل‌ونقل هوشمند
  • 93. مدیریت انرژی
  • 94. پژوهش‌های آینده در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 95. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 96. یادگیری تقویتی با اکتشاف مؤثر
  • 97. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 98. یادگیری تقویتی با یادگیری عمیق ترکیبی
  • 99. یادگیری تقویتی با تأکید بر ایمنی
  • 100. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع شده

📚 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.