, ,

کتاب بهینه‌سازی مناقصات خودکار در حراج‌های رقابتی بزرگ با استفاده از مدل‌های مولد انتشاری و هم‌ترازکننده علت و معلولی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بهینه‌سازی مناقصات خودکار در حراج‌های رقابتی بزرگ با استفاده از مدل‌های مولد انتشاری و هم‌ترازکننده علت و معلولی

موضوع کلی: هوش مصنوعی در تبلیغات دیجیتال

موضوع میانی: یادگیری تقویتی برای مناقصات خودکار تبلیغاتی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی تبلیغات دیجیتال و حراج‌های آنلاین
  • 2. آشنایی با انواع مدل‌های مناقصه در تبلیغات
  • 3. مفاهیم اولیه حراج (Auction) و مکانیسم‌های آن
  • 4. اهمیت مناقصات خودکار در عصر دیجیتال
  • 5. مروری بر چالش‌های بهینه‌سازی مناقصات
  • 6. آشنایی با داده‌های ورودی و خروجی در مناقصات تبلیغاتی
  • 7. معرفی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 8. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی (Agent، Environment، Action، Reward)
  • 9. مروری بر الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی (Q-Learning، SARSA)
  • 10. آشنایی با شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 11. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 12. معرفی کتابخانه‌های یادگیری تقویتی (TensorFlow, PyTorch)
  • 13. آشنایی با فضای حالت و فضای عمل در تبلیغات
  • 14. تعریف تابع پاداش (Reward Function) در تبلیغات
  • 15. استراتژی‌های کاوش و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 16. مدل‌سازی مناقصات تبلیغاتی به عنوان یک فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 17. آشنایی با مدل‌های Markov Decision Process (MDP)
  • 18. معرفی مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 19. آشنایی با مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
  • 20. اصول کار مدل‌های انتشار (Diffusion Process, Reverse Diffusion)
  • 21. معرفی انواع مدل‌های انتشار (DDPM, DDIM)
  • 22. مزایا و معایب مدل‌های انتشار
  • 23. کاربرد مدل‌های انتشار در زمینه‌های مختلف
  • 24. مروری بر معماری Completer-Aligner
  • 25. آشنایی با اجزای اصلی معماری Completer-Aligner
  • 26. نقش Completer در معمارهای Completer-Aligner
  • 27. نقش Aligner در معمارهای Completer-Aligner
  • 28. چگونگی آموزش Completer و Aligner
  • 29. بهینه‌سازی Completer و Aligner
  • 30. ترکیب مدل‌های مولد انتشار و Completer-Aligner
  • 31. پیاده‌سازی مدل‌های انتشار برای تولید پیشنهاد قیمت
  • 32. استفاده از Completer-Aligner برای تحلیل علت و معلولی در داده‌های تبلیغاتی
  • 33. مدل‌سازی رفتار کاربران و رقبا
  • 34. پیش‌بینی رفتار رقبا با استفاده از داده‌های تاریخی
  • 35. تخمین ارزش تبلیغات (Ad Value Estimation)
  • 36. استفاده از مدل‌های انتشار برای تولید کمپین‌های تبلیغاتی خلاقانه
  • 37. مکانیسم‌های ارزیابی عملکرد (Evaluation Metrics)
  • 38. معرفی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در تبلیغات
  • 39. ارزیابی عملکرد مناقصات خودکار
  • 40. بهینه‌سازی تابع پاداش (Reward Function)
  • 41. تنظیم پارامترهای مدل‌های انتشار
  • 42. تنظیم پارامترهای Completer-Aligner
  • 43. تکنیک‌های مقابله با Overfitting
  • 44. تکنیک‌های بهبود پایداری آموزش
  • 45. اصول انتخاب و مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering)
  • 46. روش‌های اعتبارسنجی مدل (Model Validation)
  • 47. مقایسه عملکرد با رویکردهای سنتی
  • 48. آنالیز حساسیت مدل به داده‌ها
  • 49. تحلیل خطاهای مدل
  • 50. بررسی موارد شکست مدل و راه‌حل‌ها
  • 51. بهینه‌سازی برای محیط‌های رقابتی مختلف
  • 52. بهینه‌سازی برای انواع مختلف تبلیغات (متنی، تصویری، ویدیویی)
  • 53. مدیریت بودجه و تخصیص آن
  • 54. بهینه‌سازی نرخ تبدیل (Conversion Rate Optimization)
  • 55. بهینه‌سازی بازگشت سرمایه (Return on Investment – ROI)
  • 56. استفاده از داده‌های بی‌درنگ (Real-time Data)
  • 57. استفاده از داده‌های تاریخی (Historical Data)
  • 58. ادغام با پلتفرم‌های تبلیغاتی مختلف (Google Ads, Facebook Ads)
  • 59. مدیریت و مانیتورینگ کمپین‌های تبلیغاتی
  • 60. مقیاس‌پذیری و استقرار مدل‌ها در محیط‌های بزرگ
  • 61. چالش‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
  • 62. چالش‌های مربوط به تقلب (Fraud) در تبلیغات
  • 63. بررسی نمونه‌های واقعی از مناقصات خودکار
  • 64. مطالعه موردی: پیاده‌سازی در یک پلتفرم تبلیغاتی بزرگ
  • 65. مقایسه با روش‌های سنتی مناقصه
  • 66. بررسی اثرات اقتصادی مناقصات خودکار
  • 67. آینده مناقصات خودکار و هوش مصنوعی در تبلیغات
  • 68. نقش هوش مصنوعی در توسعه تبلیغات تعاملی
  • 69. تاثیر مدل‌های مولد بر خلاقیت در تبلیغات
  • 70. روندها و نوآوری‌های آتی در مدل‌های انتشار و Completer-Aligner
  • 71. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی در تبلیغات
  • 72. اصول طراحی رابط کاربری برای مناقصات خودکار
  • 73. تجزیه و تحلیل داده‌های رفتار کاربر در زمان واقعی
  • 74. روش‌های پیشرفته برای مقابله با خطاهای مدل
  • 75. استفاده از یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 76. آشنایی با معماری‌های پیشرفته Completer-Aligner
  • 77. بهبود کارایی مدل با استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی
  • 78. استفاده از یادگیری فدرال (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی
  • 79. امنیت و حفاظت از داده‌های تبلیغاتی
  • 80. پیاده‌سازی A/B testing در مناقصات خودکار
  • 81. خودکارسازی فرایند بهینه‌سازی
  • 82. نقش هوش مصنوعی در مبارزه با کلاهبرداری تبلیغاتی
  • 83. استفاده از مدل‌های مولد برای تولید محتوای تبلیغاتی هدفمند
  • 84. اهمیت تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability)
  • 85. ابزارهای مانیتورینگ و گزارش‌دهی پیشرفته
  • 86. روش‌های مدیریت داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 87. آموزش مدل بر روی داده‌های چند زبانه
  • 88. شناسایی و حذف Bias در داده‌های آموزشی
  • 89. بهبود سرعت استنتاج مدل (Inference Speed)
  • 90. ارزیابی ریسک و مدیریت آن در مناقصات خودکار
  • 91. بررسی جنبه‌های حقوقی تبلیغات خودکار
  • 92. آموزش مدل‌های مقاوم در برابر حملات
  • 93. اثرات زیست‌محیطی تبلیغات دیجیتال
  • 94. بهره‌گیری از مدل‌های مولد برای شخصی‌سازی تبلیغات
  • 95. روند خودکارسازی کل فرآیند تبلیغات
  • 96. به کارگیری مدل‌ها برای پیش‌بینی و جلوگیری از تبلیغات گمراه‌کننده
  • 97. نقش هوش مصنوعی در افزایش شفافیت در تبلیغات
  • 98. چشم انداز آینده هوش مصنوعی در تبلیغات و تأثیر آن بر زندگی روزمره

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی مناقصات خودکار در حراج‌های رقابتی بزرگ با استفاده از مدل‌های مولد انتشاری و هم‌ترازکننده علت و معلولی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا