کتاب پیاده‌سازی MARL برای توصیه‌گرهای توصیه‌های موسیقی و فیلم

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 پیاده‌سازی MARL برای توصیه‌گرهای توصیه‌های موسیقی و فیلم

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عناصر اصلی عامل RL: حالت، عمل، پاداش
  • 4. تابع ارزش و سیاست
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 6. یادگیری Q-Learning
  • 7. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 8. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 9. Actor-Critic Methods
  • 10. مقدمه ای بر سیستم های توصیه گر
  • 11. انواع سیستم های توصیه گر
  • 12. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 13. فیلترینگ مشارکتی
  • 14. ترکیب روش های توصیه گر
  • 15. چالش های سیستم های توصیه گر
  • 16. مقیاس پذیری در سیستم های توصیه گر
  • 17. پویایی در سیستم های توصیه گر
  • 18. ارزیابی سیستم های توصیه گر
  • 19. معیارهای ارزیابی: دقت، فراخوانی، F1-Score
  • 20. معیارهای ارزیابی: NDCG, MRR
  • 21. مقدمه ای بر سیستم های عامل محور
  • 22. مفهوم عامل هوشمند
  • 23. ارتباط عامل های هوشمند با سیستم های توصیه گر
  • 24. مفهوم یادگیری ماشین توزیع شده
  • 25. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 26. تفاوت MARL با RL تک عاملی
  • 27. انواع محیط های MARL
  • 28. همکاری در MARL
  • 29. رقابت در MARL
  • 30. ترکیب همکاری و رقابت در MARL
  • 31. مدل های ارتباطی بین عامل ها
  • 32. مدل های ارتباطی مبتنی بر پیام
  • 33. مدل های ارتباطی مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 34. چالش های هماهنگی در MARL
  • 35. چالش های عدم قطعیت در MARL
  • 36. چالش های مقیاس پذیری در MARL
  • 37. الگوریتم های MARL برای محیط های همکاری
  • 38. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 39. QMIX
  • 40. IQL (Independent Q-Learning)
  • 41. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 42. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 43. الگوریتم های MARL برای محیط های رقابتی
  • 44. الگوریتم های MARL برای محیط های ترکیبی
  • 45. کاربرد MARL در سیستم های توصیه گر موسیقی
  • 46. طراحی عامل های MARL برای توصیه موسیقی
  • 47. فضای حالت برای عامل های توصیه موسیقی
  • 48. فضای عمل برای عامل های توصیه موسیقی
  • 49. تابع پاداش برای عامل های توصیه موسیقی
  • 50. سناریوهای همکاری بین عامل های توصیه موسیقی
  • 51. سناریوهای رقابتی بین عامل های توصیه موسیقی
  • 52. کاربرد MARL در سیستم های توصیه گر فیلم
  • 53. طراحی عامل های MARL برای توصیه فیلم
  • 54. فضای حالت برای عامل های توصیه فیلم
  • 55. فضای عمل برای عامل های توصیه فیلم
  • 56. تابع پاداش برای عامل های توصیه فیلم
  • 57. سناریوهای همکاری بین عامل های توصیه فیلم
  • 58. سناریوهای رقابتی بین عامل های توصیه فیلم
  • 59. ملاحظات اخلاقی در سیستم های توصیه گر
  • 60. حریم خصوصی کاربران در سیستم های توصیه گر
  • 61. شفافیت در سیستم های توصیه گر
  • 62. عدم تبعیض و سوگیری در سیستم های توصیه گر
  • 63. جلوگیری از حباب فیلتر در سیستم های توصیه گر
  • 64. پیاده سازی عملی MARL برای توصیه گرها
  • 65. انتخاب چارچوب نرم افزاری مناسب (مانند Ray RLlib, PettingZoo)
  • 66. آماده سازی مجموعه داده های موسیقی و فیلم
  • 67. پیش پردازش داده ها
  • 68. تقسیم داده ها به مجموعه های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 69. آموزش مدل های MARL
  • 70. تنظیم ابر پارامترها
  • 71. ارزیابی عملکرد مدل های آموزش دیده
  • 72. تحلیل نتایج و مقایسه با روش های پایه
  • 73. بهبود عملکرد مدل ها
  • 74. تکنیک های تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 75. روش های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 76. استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده (Pre-trained Models)
  • 77. بررسی تاثیر معماری های مختلف شبکه عصبی
  • 78. بررسی تاثیر مکانیزم های توجه (Attention Mechanisms)
  • 79. بررسی تاثیر تکنیک های ارتباطی بین عامل ها
  • 80. مطالعه موردی: توصیه گر موسیقی پویا
  • 81. مطالعه موردی: توصیه گر فیلم شخصی سازی شده
  • 82. معرفی مفاهیم پیشرفته در MARL
  • 83. یادگیری انتقالی در MARL
  • 84. یادگیری تقویتی با نظارت محدود (Few-shot RL)
  • 85. یادگیری تقویتی با نظارت نامحدود (Zero-shot RL)
  • 86. یادگیری تقویتی در محیط های با پاداش پراکنده
  • 87. یادگیری تقویتی با عامل های ناهمگن
  • 88. یادگیری تقویتی با عامل های ناظر
  • 89. یادگیری تقویتی با عامل های غیرقابل مشاهده
  • 90. چالش های پیاده سازی در مقیاس بزرگ
  • 91. مانیتورینگ و نگهداری سیستم های توصیه گر مبتنی بر MARL
  • 92. مقیاس پذیری سیستم های توصیه گر مبتنی بر MARL
  • 93. آینده پژوهی در MARL برای سیستم های توصیه گر
  • 94. کاربردهای نوظهور MARL در حوزه رسانه
  • 95. توصیه های ترکیبی (موسیقی و فیلم)
  • 96. توصیه های مبتنی بر احساسات
  • 97. توصیه های مبتنی بر زمینه (Context-aware recommendations)
  • 98. اهمیت چارچوب های قانونی و شرعی در توسعه سیستم های هوشمند
  • 99. اصول فقهی ناظر بر سیستم های توصیه گر
  • 100. رعایت حدود شرعی در نمایش محتوا

📚 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.