سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی در توسعه شبکه‌های فروش هوشمند

کتاب یادگیری تقویتی در توسعه شبکه‌های فروش هوشمند

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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب یادگیری تقویتی در توسعه شبکه‌های فروش هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات فروش

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، اقدام، پاداش
  • 4. هدف یادگیری تقویتی: حداکثرسازی پاداش تجمعی
  • 5. انواع یادگیری تقویتی: مدل‌محور و مدل‌ناشناس
  • 6. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 7. توابع ارزش (Value Functions)
  • 8. تابع ارزش حالت (State-Value Function - V)
  • 9. تابع ارزش حالت-اقدام (State-Action Value Function - Q)
  • 10. معادلات بلمن (Bellman Equations)
  • 11. معادله بلمن برای V
  • 12. معادله بلمن برای Q
  • 13. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 14. الگوریتم Q-Learning
  • 15. بروزرسانی Q-Learning
  • 16. تابع یادگیری (Learning Rate)
  • 17. ضریب تنزیل (Discount Factor)
  • 18. اکتشاف در مقابل بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 19. استراتژی‌های اکتشاف: اپسیلون-حریصانه (Epsilon-Greedy)
  • 20. استراتژی‌های اکتشاف: Softmax
  • 21. استراتژی‌های اکتشاف: Upper Confidence Bound (UCB)
  • 22. یادگیری SARSA
  • 23. الگوریتم SARSA
  • 24. تفاوت SARSA و Q-Learning
  • 25. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 26. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
  • 27. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)
  • 28. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 29. شبکه‌های عصبی با حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTMs)
  • 30. Deep Q-Networks (DQN)
  • 31. معماری DQN
  • 32. تابع هدف در DQN
  • 33. تجربه تکراری (Experience Replay)
  • 34. شبکه‌های هدف ثابت (Fixed Target Networks)
  • 35. پیشرفت‌های DQN: Double DQN
  • 36. پیشرفت‌های DQN: Dueling DQN
  • 37. پیشرفت‌های DQN: Prioritized Experience Replay
  • 38. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-Based Reinforcement Learning)
  • 39. توابع سیاست (Policy Functions)
  • 40. نمایندگی سیاست: پارامتریک و غیرپارامتریک
  • 41. بهینه‌سازی سیاست (Policy Optimization)
  • 42. گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 43. الگوریتم REINFORCE
  • 44. الگوریتم Actor-Critic
  • 45. معماری Actor-Critic
  • 46. Actor و Critic
  • 47. یادگیری تقویتی مختلط (Actor-Critic Methods)
  • 48. Advanced Actor-Critic: A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 49. Advanced Actor-Critic: A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 50. Advanced Actor-Critic: DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 51. Advanced Actor-Critic: TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 52. Advanced Actor-Critic: SAC (Soft Actor-Critic)
  • 53. مدل‌سازی محیط در یادگیری تقویتی
  • 54. یادگیری مدل محیط (Model Learning)
  • 55. یادگیری تقویتی مدل‌محور (Model-Based RL)
  • 56. مزایا و معایب یادگیری مدل‌محور
  • 57. کاربرد یادگیری تقویتی در شبکه‌های فروش
  • 58. تعریف شبکه فروش هوشمند
  • 59. اهداف شبکه‌های فروش هوشمند
  • 60. چالش‌های شبکه‌های فروش سنتی
  • 61. نقش یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی شبکه فروش
  • 62. بهینه‌سازی تخصیص منابع فروش
  • 63. بهینه‌سازی تخصیص نمایندگان فروش
  • 64. بهینه‌سازی تخصیص بودجه بازاریابی
  • 65. بهینه‌سازی مسیریابی نمایندگان فروش
  • 66. بهینه‌سازی زمان‌بندی جلسات فروش
  • 67. بهینه‌سازی مدیریت موجودی در نمایندگی‌ها
  • 68. پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی سطح موجودی
  • 69. مدیریت ریسک در شبکه‌های فروش
  • 70. شناسایی و مدیریت ریسک‌های فروش
  • 71. بهینه‌سازی استراتژی‌های قیمت‌گذاری پویا
  • 72. تنظیم قیمت بر اساس تقاضا و رقابت
  • 73. بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی و فروش
  • 74. شخصی‌سازی پیشنهادات فروش
  • 75. مدیریت روابط با مشتری (CRM) و یادگیری تقویتی
  • 76. بهینه‌سازی استراتژی‌های حفظ مشتری
  • 77. شناسایی مشتریان در معرض خطر ریزش
  • 78. ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی شده برای نگهداری
  • 79. آموزش و توسعه نمایندگان فروش
  • 80. ارائه بازخورد و راهنمایی شخصی‌سازی شده
  • 81. شبیه‌سازی سناریوهای فروش برای آموزش
  • 82. طراحی سیستم‌های پاداش و انگیزشی هوشمند
  • 83. بهینه‌سازی طراحی برنامه‌های پاداش برای نمایندگان
  • 84. تشویق رفتارهای مطلوب فروش
  • 85. ارزیابی عملکرد نمایندگان فروش با یادگیری تقویتی
  • 86. تعریف معیارهای کلیدی عملکرد (KPIs)
  • 87. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی موفقیت فروش
  • 88. تحلیل داده‌های فروش و شناسایی الگوها
  • 89. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی فرآیندهای فروش
  • 90. اتوماسیون وظایف تکراری در فروش
  • 91. بهبود کارایی تیم فروش
  • 92. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در شبکه‌های فروش
  • 93. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 94. انتخاب معماری مناسب یادگیری تقویتی
  • 95. تعریف تابع پاداش برای مسائل فروش
  • 96. شبیه‌سازی محیط فروش
  • 97. آموزش مدل یادگیری تقویتی
  • 98. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
  • 99. استقرار مدل در محیط واقعی
  • 100. پایش و به‌روزرسانی مداوم مدل

📚 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.