, ,

کتاب طراحی الگوریتم‌های MARL برای شخصی‌سازی تجربه کاربری در رسانه‌های اجتماعی

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی الگوریتم‌های MARL برای شخصی‌سازی تجربه کاربری در رسانه‌های اجتماعی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات رسانه‌ای در صنعت رسانه‌های اجتماعی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی چندعامله (MARL)
  • 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 3. یادگیری تقویتی تک‌عامله (Single-Agent RL)
  • 4. مفهوم عامل و محیط
  • 5. تابع پاداش و حالت
  • 6. سیاست و تابع ارزش
  • 7. الگوریتم‌های فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 8. روش‌های مبتنی بر ارزش (Value-Based Methods)
  • 9. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 10. یادگیری Q عمیق (Deep Q-Learning – DQN)
  • 11. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods)
  • 12. گرادیان سیاست (Policy Gradients)
  • 13. الگوریتم Actor-Critic
  • 14. الگوریتم‌های ترکیبی (Actor-Critic)
  • 15. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله (MAS)
  • 16. تفاوت MARL با RL تک‌عامله
  • 17. چالش‌های سیستم‌های چندعامله
  • 18. وابستگی عامل‌ها به یکدیگر
  • 19. عدم قطعیت محیطی
  • 20. عدم ایستایی (Non-Stationarity)
  • 21. مشاهده‌پذیری محدود (Partial Observability)
  • 22. طراحی پاداش در MARL
  • 23. مقدمه ای بر شخصی‌سازی تجربه کاربری
  • 24. نقش الگوریتم‌ها در شخصی‌سازی
  • 25. اهمیت شخصی‌سازی در رسانه‌های اجتماعی
  • 26. انواع مدل‌های شخصی‌سازی
  • 27. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 28. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 29. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 30. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 31. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی (Hybrid Recommender Systems)
  • 32. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 33. مدل‌سازی تعامل عامل‌ها در توصیه‌گرها
  • 34. یادگیری سیاست‌های توصیه‌گر
  • 35. شخصی‌سازی محتوا در رسانه‌های اجتماعی
  • 36. توصیه پست‌ها و مقالات
  • 37. توصیه ویدئوها و موسیقی
  • 38. توصیه محصولات و خدمات
  • 39. شخصی‌سازی تبلیغات
  • 40. بهینه‌سازی نمایش تبلیغات
  • 41. تعیین زمان و مکان نمایش تبلیغات
  • 42. مدل‌سازی رفتار کاربر در رسانه‌های اجتماعی
  • 43. یادگیری الگوهای رفتاری کاربران
  • 44. پیش‌بینی علاقه کاربر به محتوا
  • 45. تطبیق پویای محتوا با کاربر
  • 46. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
  • 47. ساختار شبکه‌های اجتماعی
  • 48. تحلیل تعاملات کاربران
  • 49. شناسایی گروه‌ها و انجمن‌ها
  • 50. کاربرد MARL در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 51. یافتن تأثیرگذاران (Influencers)
  • 52. مدیریت انجمن‌های آنلاین
  • 53. بهینه‌سازی انتشار محتوا
  • 54. شخصی‌سازی رابط کاربری (UI)
  • 55. تطبیق چیدمان و ظاهر رابط کاربری
  • 56. شخصی‌سازی نوتیفیکیشن‌ها
  • 57. بهینه‌سازی تجربه کاربری کلی
  • 58. الگوریتم‌های MARL برای شخصی‌سازی رابط کاربری
  • 59. مدل‌سازی تعامل کاربر با رابط کاربری
  • 60. یادگیری سیاست‌های تنظیم رابط کاربری
  • 61. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در رسانه‌های اجتماعی
  • 62. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 63. مدیریت حجم عظیم داده
  • 64. حفظ حریم خصوصی کاربران
  • 65. امنیت سیستم‌های MARL
  • 66. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 67. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 68. معیارهای ارزیابی در شخصی‌سازی
  • 69. آزمایش‌های A/B برای ارزیابی
  • 70. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 71. کاربرد MARL در توییتر (X)
  • 72. کاربرد MARL در اینستاگرام
  • 73. کاربرد MARL در یوتیوب
  • 74. کاربرد MARL در پلتفرم‌های خبری
  • 75. کاربرد MARL در پلتفرم‌های آموزشی
  • 76. ملاحظات اخلاقی در MARL
  • 77. سوگیری در الگوریتم‌های MARL
  • 78. شفافیت در سیستم‌های شخصی‌سازی
  • 79. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 80. موضوعات پیشرفته در MARL
  • 81. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 82. یادگیری تقویتی از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 83. یادگیری تقویتی عمیق با مشاهده محدود (Deep RL with Partial Observability)
  • 84. بازی‌های مجموع-صفر (Zero-Sum Games) و مجموع-کامل (General-Sum Games)
  • 85. بازی‌های تدافعی (Adversarial Games)
  • 86. مفاهیم اقتصاد رفتاری در MARL
  • 87. پاداش‌های مبتنی بر انگیزه (Incentive-Based Rewards)
  • 88. طراحی سیستم‌های پاداش برای کاربران
  • 89. کاربرد MARL در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 90. بهینه‌سازی در سیستم‌های همتا به همتا (P2P)
  • 91. سیستم‌های توصیه‌گر غیرمتمرکز
  • 92. ملاحظات فقهی و حقوقی در استفاده از داده‌ها
  • 93. حفظ چارچوب خانواده در شخصی‌سازی
  • 94. اصول اخلاقی اسلامی در طراحی سیستم‌ها
  • 95. پایان‌نامه و تحقیقات آتی در MARL

📚 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 طراحی الگوریتم‌های MARL برای شخصی‌سازی تجربه کاربری در رسانه‌های اجتماعی”

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

پیمایش به بالا