اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی تجربه کاربری

کتاب یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی تجربه کاربری

تگ‌ها: ai behavioral science deep q-network dqn machine learning modeling social behavior personalization policy gradient reinforcement learning user experience تجربه کاربری شخصی‌سازی 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 برای شخصی‌سازی تجربه کاربری

موضوع کلی: علوم رفتاری و مدل‌سازی اجتماعی

موضوع میانی: مدل‌سازی یادگیری ماشینی و یادگیری کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شخصی‌سازی تجربه کاربری
  • 2. اهمیت یادگیری تقویتی در شخصی‌سازی
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 4. عناصر اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی
  • 5. محیط، عامل، حالت، کنش و پاداش
  • 6. مدل مارکوف و فرضیات آن
  • 7. انواع الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 8. یادگیری تقویتی مبتنی بر مقدار (Value-Based)
  • 9. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-Based)
  • 10. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based)
  • 11. Q-Learning: اصول و پیاده‌سازی
  • 12. Sarsa: اصول و پیاده‌سازی
  • 13. تفاوت‌های Q-Learning و Sarsa
  • 14. تابع ارزش (Value Function) و تخمین آن
  • 15. روش‌های تخمین تابع ارزش: مونت‌کارلو
  • 16. روش‌های تخمین تابع ارزش: تفاضل زمانی (Temporal Difference)
  • 17. تکنیک‌های پیشرفته تفاضل زمانی: TD(λ)
  • 18. معمای کاوش و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 19. استراتژی‌های کاوش: ε-Greedy
  • 20. استراتژی‌های کاوش: Softmax
  • 21. استراتژی‌های کاوش: UCB (Upper Confidence Bound)
  • 22. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در محیط‌های گسسته
  • 23. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
  • 24. تابع پایه (Basis Function) و تقریب تابع (Function Approximation)
  • 25. شبکه‌های عصبی به عنوان تقریب‌گر تابع
  • 26. Deep Q-Network (DQN): معرفی و معماری
  • 27. بهینه‌سازی DQN: Replay Buffer
  • 28. بهینه‌سازی DQN: Target Network
  • 29. Double DQN
  • 30. Dueling DQN
  • 31. Prioritized Experience Replay
  • 32. یادگیری تقویتی سیاست‌گرا (Policy Gradient)
  • 33. REINFORCE
  • 34. Actor-Critic Methods
  • 35. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 36. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 37. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 38. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 39. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 40. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 41. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 42. شخصی‌سازی محتوا با یادگیری تقویتی
  • 43. شخصی‌سازی پیشنهاد محصول با یادگیری تقویتی
  • 44. شخصی‌سازی تبلیغات با یادگیری تقویتی
  • 45. شخصی‌سازی رابط کاربری با یادگیری تقویتی
  • 46. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری با یادگیری تقویتی
  • 47. چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی در استفاده از یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی
  • 48. متریک‌های ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در شخصی‌سازی
  • 49. ابزارهای یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی: Gym, TensorFlow Agents, PyTorch
  • 50. استفاده از یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. یادگیری تقویتی و A/B Testing
  • 52. یادگیری تقویتی و Contextual Bandits
  • 53. یادگیری تقویتی و سیستم‌های پاداش‌دهی

📚 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.