سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: رویکردی نوآورانه در مدیریت ارتباطات سازمانی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: رویکردی نوآورانه در مدیریت ارتباطات سازمانی

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 چندعامله: رویکردی نوآورانه در مدیریت ارتباطات سازمانی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات استراتژیک

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. تعریف عامل
  • 4. محیط
  • 5. حالت
  • 6. پاداش
  • 7. تابع ارزش
  • 8. سیاست
  • 9. فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 10. تعریف MDP
  • 11. حالت‌های ممکن
  • 12. اعمال ممکن
  • 13. تابع انتقال احتمال
  • 14. تابع پاداش
  • 15. حل MDP
  • 16. روش‌های مبتنی بر ارزش
  • 17. روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 18. مقدمه به یادگیری چندعامله
  • 19. تفاوت با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 20. چالش‌های یادگیری چندعامله
  • 21. فضای حالت و عمل بزرگتر
  • 22. وابستگی به سیاست سایر عامل‌ها
  • 23. عدم ایستایی محیط
  • 24. انواع سناریوهای چندعامله
  • 25. همکاری (Cooperative)
  • 26. رقابت (Competitive)
  • 27. ترکیبی (Mixed)
  • 28. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت ارتباطات سازمانی
  • 29. تعریف مدیریت ارتباطات سازمانی (CRM)
  • 30. اهداف CRM
  • 31. چالش‌های سنتی CRM
  • 32. نیاز به رویکردهای نوآورانه
  • 33. چگونگی انطباق یادگیری تقویتی چندعامله با CRM
  • 34. شناسایی عامل‌ها در CRM
  • 35. مشتریان
  • 36. کارمندان بخش فروش
  • 37. کارمندان بخش پشتیبانی
  • 38. سیستم‌های خودکار
  • 39. مدیران
  • 40. تعریف حالت‌ها در CRM
  • 41. اطلاعات مشتری (تاریخچه خرید، ترجیحات، سطح رضایت)
  • 42. وضعیت تعامل (آخرین تماس، نوع کانال)
  • 43. وضعیت کارمند (بار کاری، تخصص)
  • 44. وضعیت سیستم (در دسترس بودن، عملکرد)
  • 45. تعریف اعمال در CRM
  • 46. ارسال پیام (ایمیل، پیامک، نوتیفیکیشن)
  • 47. پاسخگویی به سوالات
  • 48. پیشنهاد محصولات/خدمات
  • 49. ارائه تخفیف
  • 50. تنظیم قرار ملاقات
  • 51. تخصیص وظایف
  • 52. تنظیم پارامترهای سیستم
  • 53. تعریف پاداش در CRM
  • 54. افزایش فروش
  • 55. افزایش رضایت مشتری
  • 56. کاهش هزینه‌های ارتباطی
  • 57. افزایش کارایی کارمندان
  • 58. کاهش نرخ ریزش مشتری
  • 59. افزایش نرخ بازگشت مشتری
  • 60. مدل‌سازی محیط CRM به عنوان یک بازی چندعامله
  • 61. انواع بازی‌ها در CRM (همکاری، رقابت)
  • 62. تعریف تابع پاداش کلی در سناریوهای مختلف
  • 63. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 64. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش مشترک
  • 65. Q-learning مشترک
  • 66. Deep Q-Networks (DQN) مشترک
  • 67. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست مستقل
  • 68. Policy Gradients مشترک
  • 69. Actor-Critic مشترک
  • 70. الگوریتم‌های مبتنی بر مدل
  • 71. مدل‌سازی محیط و پیش‌بینی اقدامات سایر عامل‌ها
  • 72. الگوریتم‌های مبتنی بر تجزیه (Factorization)
  • 73. تجزیه فضای حالت و عمل
  • 74. الگوریتم‌های مبتنی بر تجزیه حالت (State Decomposition)
  • 75. الگوریتم‌های مبتنی بر تجزیه عمل (Action Decomposition)
  • 76. الگوریتم‌های مبتنی بر بازی‌های تکراری
  • 77. تئوری بازی‌ها در یادگیری چندعامله
  • 78. تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 79. تعادل کورنو (Cournot Equilibrium)
  • 80. تعادل برتراند (Bertrand Equilibrium)
  • 81. کاربرد الگوریتم‌های خاص در CRM
  • 82. بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی
  • 83. شخصی‌سازی پیشنهادها
  • 84. مدیریت خودکار پشتیبانی مشتری
  • 85. تخصیص بهینه منابع انسانی
  • 86. مدیریت کانال‌های ارتباطی
  • 87. پیش‌بینی رفتار مشتری
  • 88. مدیریت ریسک در ارتباطات
  • 89. طراحی استراتژی‌های ارتباطی پویا
  • 90. یادگیری سیاست‌های ارتباطی بهینه
  • 91. پیاده‌سازی عملی یادگیری تقویتی چندعامله در CRM
  • 92. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 93. مهندسی ویژگی برای حالت‌ها و اعمال
  • 94. انتخاب معماری شبکه عصبی مناسب (برای یادگیری عمیق)
  • 95. آموزش مدل‌ها
  • 96. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 97. معیارهای ارزیابی (فروش، رضایت، کارایی)
  • 98. مقایسه با روش‌های سنتی
  • 99. چالش‌های پیاده‌سازی
  • 100. پیچیدگی محاسباتی

📚 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.