, ,

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

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 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

🎓 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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب هوش مصنوعی پیشرفته برای خدمات پس از فروش: درس‌نامه یادگیری تقویتی چندعامله”

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

پیمایش به بالا