کتاب صوتی مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی مشتریان با MARL

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی مشتریان با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای تحقیقات بازار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی شبکه‌های اجتماعی مشتریان
• 2. مفاهیم کلیدی در شبکه‌های اجتماعی
• 3. مشتری و رفتار او در فضای آنلاین
• 4. اصول اولیه مدل‌سازی
• 5. معرفی یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
• 6. کاربرد MARL در علوم اجتماعی
• 7. مدل‌سازی پایه رفتار مشتری
• 8. مقدمه‌ای بر عوامل و محیط در MARL
• 9. شناسایی ذینفعان در شبکه‌های اجتماعی مشتریان
• 10. انواع تعاملات مشتریان
• 11. پیش‌پردازش داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 12. جمع‌آوری داده‌های رفتار مشتری
• 13. نمونه‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
• 14. مبانی آمار و احتمال در تحلیل شبکه‌ها
• 15. مفاهیم گراف و شبکه‌ها
• 16. نمایش شبکه‌های اجتماعی به صورت گراف
• 17. شاخص‌های مرکزی در گراف‌ها
• 18. شاخص‌های پراکندگی در گراف‌ها
• 19. مدل‌سازی دینامیک شبکه‌های اجتماعی
• 20. مقدمه‌ای بر مدل‌های انتشار اطلاعات
• 21. مدل‌های انتشار بر اساس آستانه
• 22. مدل‌های انتشار مبتنی بر زنجیره مارکوف
• 23. پیاده‌سازی اولیه مدل‌های انتشار
• 24. ارزیابی مدل‌های انتشار
• 25. مبانی یادگیری ماشین
• 26. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
• 27. طبقه‌بندی و رگرسیون در تحلیل مشتری
• 28. خوشه‌بندی مشتریان
• 29. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 30. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 31. عامل، محیط، پاداش، حالت
• 32. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
• 33. یادگیری Q (Q-learning)
• 34. یادگیری عمیق Q (Deep Q-learning)
• 35. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
• 36. چالش‌های MARL
• 37. انواع معماری‌های MARL
• 38. MARL با عامل مرکزی
• 39. MARL با عوامل مستقل
• 40. MARL با عامل نیمه‌مستقل
• 41. مدل‌سازی تعاملات بین مشتریان با MARL
• 42. استراتژی‌های مشتری در شبکه‌های اجتماعی
• 43. یادگیری استراتژی‌های بهینه مشتری
• 44. بهینه‌سازی پاداش مشتری
• 45. مدل‌سازی تصمیم‌گیری مشتری
• 46. تأثیر تبلیغات بر رفتار مشتری
• 47. مدل‌سازی واکنش مشتری به کمپین‌ها
• 48. پیش‌بینی ریزش مشتری
• 49. مدل‌سازی وفاداری مشتری
• 50. مدل‌سازی شبکه‌های تأثیرگذاری مشتری
• 51. شناسایی رهبران فکری
• 52. مدیریت جوامع مشتری
• 53. استراتژی‌های حفظ مشتری
• 54. مدل‌سازی توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 55. فیلترینگ مشارکتی
• 56. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 57. سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی
• 58. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
• 59. شخصی‌سازی توصیه‌ها
• 60. مدل‌سازی پویای توصیه‌ها
• 61. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 62. مبانی اخلاق در داده‌کاوی و هوش مصنوعی
• 63. حریم خصوصی داده‌های مشتری
• 64. امنیت اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی
• 65. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 66. مطالعات موردی در مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی مشتریان
• 67. کاربرد MARL در بازاریابی دیجیتال
• 68. بهینه‌سازی استراتژی‌های تبلیغاتی
• 69. تحلیل احساسات مشتریان
• 70. مدیریت بحران در شبکه‌های اجتماعی
• 71. مطالعه موردی: مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی در صنعت خرده‌فروشی
• 72. مطالعه موردی: مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی در صنعت خدمات مالی
• 73. مطالعه موردی: مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی در صنعت گردشگری
• 74. آینده مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی مشتریان
• 75. روندهای نوظهور در MARL
• 76. کاربردهای پیشرفته MARL
• 77. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 78. توسعه مدل‌های پایدار و قابل اعتماد
• 79. اهمیت چارچوب‌های نظارتی در هوش مصنوعی
• 80. نقش هوش مصنوعی در اقتصاد مقاومتی
• 81. مدل‌سازی رفتار مشتری در پلتفرم‌های ایرانی
• 82. چالش‌های داده در بازارهای داخلی
• 83. راهکارهای بومی‌سازی مدل‌های MARL
• 84. امنیت سایبری در پلتفرم‌های داخلی
• 85. حفاظت از داده‌های کاربران ایرانی
• 86. قوانین و مقررات مرتبط با داده در ایران
• 87. اصول طراحی سیستم‌های مبتنی بر داده مسئولانه
• 88. توسعه پایدار و مسئولیت اجتماعی در فناوری
• 89. کاربرد هوش مصنوعی در خدمت به جامعه
• 90. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی در حوزه هوش مصنوعی
• 91. نقش دانشگاه‌ها در پیشبرد علم و فناوری
• 92. همکاری‌های علمی بین‌المللی در حوزه هوش مصنوعی
• 93. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی اجتماعی با رویکرد اسلامی
• 94. ارزش‌های اخلاقی در تعاملات اجتماعی
• 95. تأثیر فرهنگ بر رفتار مصرف‌کننده
• 96. مدل‌سازی رفتار اقتصادی در چارچوب اسلامی
• 97. اصول اقتصاد مقاومتی در توسعه فناوری
• 98. خلاقیت و نوآوری در صنعت نرم‌افزار
• 99. کارآفرینی فناورانه در ایران
• 100. برنامه‌ریزی استراتژیک در حوزه فناوری اطلاعات