اکسپرس 24
کتاب طراحی سیستم‌های توصیه‌گر همکاری برای پژوهشگران و صنایع با یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب طراحی سیستم‌های توصیه‌گر همکاری برای پژوهشگران و صنایع با یادگیری تقویتی چندعامله

تگ‌ها: MARL استراتژی پژوهشی سیستم‌های توصیه‌گر صنعت و دانشگاه مدیریت ارتباطات علمی همکاری پژوهشگران هوش مصنوعی هوش مصنوعی تقویتی 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 طراحی سیستم‌های توصیه‌گر همکاری برای پژوهشگران و صنایع با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات علمی و پژوهشی با صنعت

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. معماری سیستم‌های توصیه‌گر همکاری
  • 4. مبانی چندعامله بودن در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 6. توابع پاداش در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 7. فضای حالت و عمل در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 8. روش‌های اکتشاف و بهره‌برداری
  • 9. تکنیک‌های تخمین ارزش
  • 10. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 11. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 12. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی با استفاده از TensorFlow/PyTorch
  • 13. معرفی محیط‌های شبیه‌سازی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 14. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 15. متریک‌های ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 16. چالش‌های داده‌های پراکنده در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 17. روش‌های مدیریت داده‌های پراکنده
  • 18. تکنیک‌های فیلترینگ همکاری
  • 19. تکنیک‌های فیلترینگ محتوا
  • 20. مدل‌های ترکیبی توصیه‌گر
  • 21. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده
  • 22. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 23. مدیریت تغییرات در ترجیحات کاربران
  • 24. چندعامله بودن و همکاری بین عامل‌ها
  • 25. طراحی عامل‌های توصیه‌گر
  • 26. ارتباطات بین عامل‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 27. استراتژی‌های مذاکره بین عامل‌ها
  • 28. تکنیک‌های یادگیری جمعی
  • 29. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 30. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله پایه
  • 31. تطبیق یادگیری تقویتی چندعامله با سیستم‌های توصیه‌گر
  • 32. بهینه‌سازی سیاست‌های توصیه‌گر با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 33. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 34. یادگیری تقویتی نیمه‌آنلاین (Semi-offline Reinforcement Learning)
  • 35. استفاده از داده‌های تاریخی برای آموزش سیستم‌های توصیه‌گر
  • 36. تکنیک‌های انتقال یادگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 37. مدل‌سازی ترجیحات کاربران
  • 38. تکنیک‌های خوشه‌بندی کاربران
  • 39. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
  • 40. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش (Knowledge-Based Recommender Systems)
  • 41. استفاده از هستی‌شناسی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 42. تفسیرپذیری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 43. توضیح توصیه‌ها به کاربران
  • 44. حریم خصوصی و امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 45. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی
  • 46. مقایسه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 47. انتخاب الگوریتم مناسب برای سیستم توصیه‌گر
  • 48. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم
  • 49. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 50. استفاده از محاسبات توزیع‌شده
  • 51. استقرار سیستم‌های توصیه‌گر در محیط‌های واقعی
  • 52. مطالعه موردی: سیستم توصیه‌گر فیلم
  • 53. مطالعه موردی: سیستم توصیه‌گر محصولات
  • 54. مطالعه موردی: سیستم توصیه‌گر اخبار
  • 55. یادگیری تقویتی برای توصیه‌های متنوع
  • 56. مدیریت تعادل بین اکتشاف و تنوع
  • 57. تکنیک‌های تولید توصیه‌های جدید
  • 58. چالش‌های توصیه‌گرهای سرد (Cold Start)
  • 59. روش‌های مقابله با توصیه‌گرهای سرد
  • 60. یادگیری تقویتی با پاداش‌های تاخیری
  • 61. تکنیک‌های تخصیص پاداش تاخیری
  • 62. یادگیری تقویتی در محیط‌های غیرقطعی
  • 63. مدیریت ریسک در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 64. استفاده از روش‌های قوی در برابر نویز داده‌ها
  • 65. یادگیری تقویتی با محدودیت‌ها
  • 66. تکنیک‌های تضمین امنیت و اخلاق در توصیه‌ها
  • 67. بهینه‌سازی تجربه کاربری (UX) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 68. طراحی رابط کاربری موثر
  • 69. ارزیابی تاثیر توصیه‌ها بر رفتار کاربران
  • 70. یادگیری تقویتی برای توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده
  • 71. تکنیک‌های مدل‌سازی رفتار کاربر
  • 72. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر موقعیت
  • 73. توصیه‌های مبتنی بر مکان و زمان
  • 74. استفاده از داده‌های مکانی در یادگیری تقویتی
  • 75. یادگیری تقویتی برای توصیه‌های اجتماعی
  • 76. توصیه‌های مبتنی بر شبکه‌های اجتماعی
  • 77. تحلیل تاثیر شبکه‌های اجتماعی بر ترجیحات کاربران
  • 78. یادگیری تقویتی برای توصیه‌های چندرسانه‌ای
  • 79. توصیه‌های مبتنی بر ترکیب متن، تصویر و ویدئو
  • 80. بهینه‌سازی توصیه‌های چندرسانه‌ای
  • 81. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر در حوزه سلامت
  • 82. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده برای بیماران
  • 83. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهبود نتایج درمان
  • 84. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر در حوزه آموزش
  • 85. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده برای دانش‌آموزان
  • 86. بهینه‌سازی مسیر یادگیری با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 87. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر در حوزه مالی
  • 88. توصیه‌های سرمایه‌گذاری شخصی‌سازی‌شده
  • 89. مدیریت ریسک در توصیه‌های مالی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 90. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر در حوزه انرژی
  • 91. بهینه‌سازی مصرف انرژی با استفاده از توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده
  • 92. مدیریت تقاضای انرژی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 93. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر در حوزه حمل و نقل
  • 94. بهینه‌سازی مسیرهای حمل و نقل با استفاده از توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده
  • 95. مدیریت ترافیک با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 96. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر در حوزه کشاورزی
  • 97. بهینه‌سازی آبیاری و کوددهی با استفاده از توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده
  • 98. مدیریت تولید محصولات کشاورزی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 99. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 100. یادگیری تقویتی با رویدادهای بزرگ

📚 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.