سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله و آینده سیستم‌های توصیه‌گر

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله و آینده سیستم‌های توصیه‌گر

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 یادگیری تقویتی چندعامله و آینده سیستم‌های توصیه‌گر

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 4. تعاملات بین عوامل
  • 5. مدل‌های همکاری و رقابت بین عوامل
  • 6. تعریف فضای حالت، فضای عمل و تابع پاداش
  • 7. مسئله بهینه‌سازی پاداش تجمعی
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 9. Q-Learning
  • 10. Deep Q-Networks (DQN)
  • 11. Policy Gradients
  • 12. Actor-Critic Methods
  • 13. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 14. انواع سیستم‌های توصیه‌گر
  • 15. فیلترینگ مشارکتی
  • 16. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 17. سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی
  • 18. چالش‌های سیستم‌های توصیه‌گر
  • 19. کمبود داده و مشکل سرد
  • 20. مقیاس‌پذیری
  • 21. تنوع و تازگی
  • 22. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 23. توصیه‌گرهای مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 24. مزایای یادگیری تقویتی برای توصیه‌گرها
  • 25. طراحی تابع پاداش برای توصیه‌گرها
  • 26. پاداش‌های مرتبط با رضایت کاربر
  • 27. پاداش‌های مرتبط با تنوع و کشف
  • 28. پاداش‌های مرتبط با تعامل طولانی‌مدت
  • 29. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای توصیه‌گرها
  • 30. بازی‌های چندعامله در توصیه‌گرها
  • 31. مدل‌های همکاری برای توصیه‌گرهای گروهی
  • 32. مدل‌های رقابتی برای توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده
  • 33. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (MADRL)
  • 34. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) در سناریوی چندعامله
  • 35. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 36. Proximal Policy Optimization (PPO) برای سناریوهای چندعامله
  • 37. Multi-Agent PPO
  • 38. تکنیک‌های پیشرفته در MADRL برای توصیه‌گرها
  • 39. State Abstraction و Action Abstraction
  • 40. Parameter Sharing
  • 41. Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 42. اتصال به شبکه‌های عصبی عمیق
  • 43. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) در MADRL
  • 44. شبکه‌های بازگشتی (RNN) در MADRL
  • 45. شبکه‌های ترنسفورمر در MADRL
  • 46. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 47. معیارهای ارزیابی سنتی
  • 48. معیارهای ارزیابی مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 49. شبیه‌سازی محیط‌های کاربری
  • 50. طراحی سناریوهای شبیه‌سازی واقع‌گرایانه
  • 51. استفاده از داده‌های واقعی برای آموزش
  • 52. مطالعات موردی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 53. توصیه‌گرهای فیلم و موسیقی
  • 54. توصیه‌گرهای محصول در تجارت الکترونیک
  • 55. توصیه‌گرهای محتوا در شبکه‌های اجتماعی
  • 56. کاربردهای سیستم‌های توصیه‌گر در حوزه‌های دیگر
  • 57. آموزش آنلاین و شخصی‌سازی یادگیری
  • 58. سیستم‌های توصیه‌گر در مراقبت‌های بهداشتی
  • 59. سیستم‌های توصیه‌گر در بازی‌های ویدئویی
  • 60. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 61. سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 62. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری
  • 63. حفاظت از داده‌های کاربر
  • 64. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 65. نیاز به منابع محاسباتی بالا
  • 66. تنظیم پارامترها و هایپرپارامترها
  • 67. قابلیت اطمینان و پایداری سیستم
  • 68. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 69. توصیه‌گرهای پویا و سازگار
  • 70. توصیه‌گرهای تعاملی و مکالمه‌ای
  • 71. توصیه‌گرهای مبتنی بر هوش مصنوعی عمومی
  • 72. یادگیری تقویتی برای کشف نیازهای پنهان کاربر
  • 73. طراحی پاداش‌های پیچیده برای اهداف بلندمدت
  • 74. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در MADRL
  • 75. استفاده از یادگیری انتقالی در MADRL برای توصیه‌گرها
  • 76. تکنیک‌های کاهش ابعاد در فضاهای حالت و عمل
  • 77. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 78. تاثیر رفتار کاربر بر دینامیک محیط
  • 79. یادگیری از بازخورد صریح و ضمنی کاربر
  • 80. بهینه‌سازی همزمان چند هدف در توصیه‌گرها
  • 81. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر در مقیاس بزرگ
  • 82. بهینه‌سازی عملکرد و زمان پاسخگویی
  • 83. تست A/B برای ارزیابی مدل‌های جدید
  • 84. نظارت و به‌روزرسانی مداوم سیستم‌های توصیه‌گر
  • 85. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد محصولات
  • 86. مدیریت موجودی و پیشنهاد محصولات مرتبط
  • 87. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده در اپلیکیشن‌های موبایل
  • 88. کاربرد MADRL در رباتیک توصیه‌گر
  • 89. توصیه‌گرهای تعاملی در واقعیت مجازی و افزوده
  • 90. بهینه‌سازی تجربه کاربری از طریق توصیه‌ها
  • 91. مدل‌سازی رفتار گروهی کاربران برای توصیه‌های اجتماعی
  • 92. یادگیری تقویتی برای پیشنهاد رویدادهای شخصی
  • 93. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده برای مقاصد گردشگری
  • 94. کاربرد MADRL در سیستم‌های توصیه‌گر مالی
  • 95. توصیه‌گرهای سرمایه‌گذاری و مدیریت ریسک
  • 96. طراحی پاداش‌های مرتبط با سودآوری و ثبات
  • 97. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تبلیغات هدفمند
  • 98. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده در پلتفرم‌های آموزشی
  • 99. مدیریت مسیر یادگیری دانش‌آموزان
  • 100. توصیه‌گرهای محتوای آموزشی متناسب با سطح دانش

📚 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.