اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ایجاد عامل‌های فروش با توانایی یادگیری از تجربیات گذشته و حال

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ایجاد عامل‌های فروش با توانایی یادگیری از تجربیات گذشته و حال

تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های فروش بازاریابی هوشمند بهینه‌سازی فروش عامل فروش فروش هوشمند هوش تجاری هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری ماشین

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 ایجاد عامل‌های فروش با توانایی یادگیری از تجربیات گذشته و حال

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای فروش

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی
  • 4. محیط و عامل در یادگیری تقویتی
  • 5. تابع پاداش و سیاست‌گذاری
  • 6. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 7. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 8. جستجوی تصادفی و بهره‌برداری
  • 9. معمای اکتشاف در مقابل بهره‌برداری
  • 10. مدل‌سازی محیط در یادگیری تقویتی
  • 11. روش‌های پیش‌بینی مدل
  • 12. حل مسائل مارکوفی
  • 13. فرآیندهای تصمیم مارکوفی (MDP)
  • 14. معادلات بلمن
  • 15. تکرار مقدار
  • 16. تکرار سیاست
  • 17. توابع Q و یادگیری Q
  • 18. یادگیری Q عمیق (Deep Q-Learning)
  • 19. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 20. روش‌های سیاست‌گرادیان
  • 21. سیاست‌گرادیان REINFORCE
  • 22. بهبود سیاست‌گرادیان با خط مبنا
  • 23. روش‌های بازیگر-منتقد
  • 24. روش‌های همزمان بازیگر-منتقد
  • 25. یادگیری تقویتی چندعامله
  • 26. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 27. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 28. بازی‌های مجموع صفر و غیر صفر
  • 29. استراتژی‌های تعادل نش
  • 30. یادگیری تقویتی تعاملی
  • 31. روش‌های هماهنگی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 32. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 33. یادگیری تقویتی با انتقال جزئی
  • 34. یادگیری تقویتی آفلاین
  • 35. یادگیری تقویتی ایمن
  • 36. تطبیق محیط‌های پیچیده
  • 37. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 38. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 39. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 40. یادگیری تقویتی در تجارت و اقتصاد
  • 41. یادگیری تقویتی در شبکه‌های مخابراتی
  • 42. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی سیستم
  • 43. کاربردهای یادگیری تقویتی در خودروهای خودران
  • 44. یادگیری تقویتی و سیستم‌های توصیه‌گر
  • 45. یادگیری تقویتی و کنترل فرآیندها
  • 46. یادگیری تقویتی و کنترل ترافیک
  • 47. یادگیری تقویتی و مدیریت انرژی
  • 48. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 49. معماری‌های شبکه عصبی برای یادگیری تقویتی
  • 50. روش‌های کاهش ابعاد در یادگیری تقویتی
  • 51. بهبود پایداری یادگیری تقویتی
  • 52. تکنیک‌های انتقال یادگیری در یادگیری تقویتی
  • 53. یادگیری تقویتی و یادگیری تقلیدی
  • 54. یادگیری تقویتی و یادگیری نظارت شده
  • 55. ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 56. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در دنیای واقعی
  • 57. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی
  • 58. ابزارهای توسعه یادگیری تقویتی
  • 59. مفاهیم پیشرفته در سیاست‌گذاری
  • 60. بهینه‌سازی تابع پاداش
  • 61. روش‌های نمونه‌برداری در یادگیری تقویتی
  • 62. یادگیری تقویتی با حافظه
  • 63. یادگیری تقویتی و داده‌های بزرگ
  • 64. یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی توضیح‌پذیر
  • 65. یادگیری تقویتی و امنیت سایبری
  • 66. یادگیری تقویتی و حفاظت از حریم خصوصی
  • 67. یادگیری تقویتی و اخلاق هوش مصنوعی

📚 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.