سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب هوش مصنوعی پیشرفته برای خدمات پس از فروش: درس‌نامه یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب هوش مصنوعی پیشرفته برای خدمات پس از فروش: درس‌نامه یادگیری تقویتی چندعامله

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی پیشرفته برای خدمات پس از فروش: درس‌نامه یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت خدمات پس از فروش

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مقدمه‌ای بر عامل‌ها و محیط‌های چندعامله
  • 3. انواع سناریوهای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. مدل‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 5. تابع پاداش و تابع هزینه در سیستم‌های چندعامله
  • 6. فضای حالت و فضای عمل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 7. یادگیری سیاست در محیط‌های چندعامله
  • 8. یادگیری ارزش در محیط‌های چندعامله
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله برای کاربردهای چندعامله
  • 10. محدودیت‌های الگوریتم‌های تک‌عامله در سناریوهای چندعامله
  • 11. نیاز به رویکردهای چندعامله
  • 12. مفهوم عدم قطعیت و پویایی در سیستم‌های چندعامله
  • 13. استراتژی‌های هماهنگی بین عامل‌ها
  • 14. استراتژی‌های رقابتی بین عامل‌ها
  • 15. استراتژی‌های ترکیبی (همکاری و رقابت)
  • 16. مقدمه‌ای بر بازی‌های پویا
  • 17. تعادل نش در بازی‌های پویا
  • 18. تعادل نش در بازی‌های تکراری
  • 19. نظریه بازی‌ها و کاربرد آن در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 20. مفاهیم بازی‌های مجموع-صفر و مجموع-غیرصفر
  • 21. بازی‌های تکراری با اطلاعات کامل و ناقص
  • 22. مفهوم عامل‌های هوشمند و خودکار
  • 23. طراحی عامل‌های هوشمند برای خدمات پس از فروش
  • 24. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در یادگیری تقویتی
  • 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در یادگیری تقویتی
  • 27. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer) در یادگیری تقویتی
  • 28. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-based)
  • 29. الگوریتم Q-Learning
  • 30. الگوریتم Deep Q-Network (DQN)
  • 31. الگوریتم Double DQN
  • 32. الگوریتم Dueling DQN
  • 33. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-based)
  • 34. الگوریتم REINFORCE
  • 35. الگوریتم Actor-Critic
  • 36. الگوریتم Advantage Actor-Critic (A2C)
  • 37. الگوریتم Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 38. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی ترکیبی
  • 39. الگوریتم Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 40. الگوریتم Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 41. یادگیری تقویتی چندعامله با رویکرد مرکزی (Centralized)
  • 42. یادگیری تقویتی چندعامله با رویکرد توزیع‌شده (Decentralized)
  • 43. یادگیری تقویتی چندعامله با رویکرد ترکیبی (Centralized Training with Decentralized Execution - CTDE)
  • 44. الگوریتم MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 45. الگوریتم QMIX
  • 46. الگوریتم VDN (Value Decomposition Networks)
  • 47. الگوریتم COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient)
  • 48. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی فرآیندهای خدمات پس از فروش
  • 49. مدل‌سازی سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 50. بهینه‌سازی تخصیص منابع در مراکز خدمات پس از فروش
  • 51. پیش‌بینی نیاز به خدمات و تعمیرات با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله
  • 52. مدیریت موجودی قطعات یدکی با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 53. بهینه‌سازی زمان‌بندی تعمیرات و خدمات
  • 54. سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند برای خدمات پس از فروش
  • 55. ربات‌های چت هوشمند برای پشتیبانی مشتریان
  • 56. مدیریت شکایات و بازخورد مشتریان با رویکرد چندعامله
  • 57. بهینه‌سازی مسیرهای سرویس‌دهی سیار
  • 58. مدیریت انرژی و بهره‌وری در مراکز خدمات
  • 59. شبیه‌سازی و ارزیابی عملکرد سیستم‌های خدمات پس از فروش
  • 60. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در تولید داده‌های شبیه‌سازی
  • 61. یادگیری تقویتی برای آموزش عامل‌های رباتیک در خدمات پس از فروش
  • 62. کاربرد در تشخیص و عیب‌یابی خودکار
  • 63. بهینه‌سازی تعامل انسان و ربات در محیط‌های خدماتی
  • 64. مدل‌سازی رفتار مشتریان و پیش‌بینی رضایت آن‌ها
  • 65. بهینه‌سازی استراتژی‌های قیمت‌گذاری خدمات
  • 66. مدیریت ریسک در ارائه خدمات پس از فروش
  • 67. یادگیری تقویتی برای کشف تقلب در خدمات
  • 68. بهینه‌سازی فرآیندهای گارانتی و پس از فروش
  • 69. مدل‌سازی و بهینه‌سازی زنجیره تأمین قطعات یدکی
  • 70. کاربرد در خدمات پس از فروش محصولات صنعتی
  • 71. کاربرد در خدمات پس از فروش محصولات مصرفی
  • 72. کاربرد در خدمات پس از فروش سیستم‌های پیچیده
  • 73. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی چندعامله
  • 74. مسائل مربوط به مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 75. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 76. امنیت در سیستم‌های هوش مصنوعی چندعامله
  • 77. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
  • 78. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی برای هوش مصنوعی در ایران
  • 79. استانداردهای ملی برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی
  • 80. طراحی سیستم‌های خدمات پس از فروش مطابق با ارزش‌های ایرانی-اسلامی
  • 81. بهینه‌سازی تعامل با مشتری با حفظ کرامت انسانی
  • 82. مدیریت داده‌ها با رعایت قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
  • 83. توسعه ابزارهای هوشمند برای توانمندسازی کارکنان خدمات
  • 84. آموزش و توسعه مهارت‌های کارکنان در عصر هوش مصنوعی
  • 85. مدیریت تغییرات سازمانی ناشی از پیاده‌سازی هوش مصنوعی
  • 86. ارزیابی اقتصادی و بازگشت سرمایه در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 87. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 88. یادگیری از تجربیات گذشته در سناریوهای جدید
  • 89. بهبود کارایی و سرعت یادگیری عامل‌ها
  • 90. کاربرد یادگیری انتقالی در سفارشی‌سازی خدمات
  • 91. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning) در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 92. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری مشارکتی
  • 93. کاربرد یادگیری فدرال در بهبود مدل‌های خدمات
  • 94. بهینه‌سازی همکاری بین سازمان‌های خدماتی با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله
  • 95. مدل‌سازی شبکه‌های خدمات همکار
  • 96. افزایش تاب‌آوری سیستم‌های خدمات پس از فروش
  • 97. مدیریت بحران و بلایای طبیعی با استفاده از عامل‌های هوشمند
  • 98. پیش‌بینی و مدیریت اختلالات در زنجیره خدمات
  • 99. کاربرد در خدمات پس از فروش مبتنی بر اینترنت اشیاء (IoT)
  • 100. بهینه‌سازی جمع‌آوری و پردازش داده‌های حسگرها

📚 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.