سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی بودجه تبلیغاتی با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب بهینه‌سازی بودجه تبلیغاتی با رویکرد 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 بهینه‌سازی بودجه تبلیغاتی با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت تبلیغات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های عامل منفرد در یادگیری تقویتی
  • 4. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 5. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 7. الگوریتم Q-Learning
  • 8. الگوریتم SARSA
  • 9. الگوریتم Deep Q-Network (DQN)
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 11. الگوریتم Policy Gradients
  • 12. الگوریتم Actor-Critic
  • 13. معرفی محیط‌های چندعامله (MARL)
  • 14. تفاوت‌های یادگیری تقویتی چندعامله با عامل منفرد
  • 15. چالش‌های اصلی در محیط‌های چندعامله
  • 16. عدم ایستایی (Non-stationarity)
  • 17. تغییر محیط از دید هر عامل
  • 18. مشکلات هماهنگی و رقابت
  • 19. یادگیری در محیط‌های مشترک
  • 20. یادگیری در محیط‌های رقابتی
  • 21. یادگیری در محیط‌های مختلط
  • 22. مدل‌های هماهنگی در MARL
  • 23. هماهنگی مبتنی بر ارتباطات
  • 24. هماهنگی مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 25. هماهنگی مبتنی بر پیش‌بینی رفتار عامل دیگر
  • 26. مدل‌های رقابت در MARL
  • 27. بازی‌های مجموع صفر
  • 28. بازی‌های مجموع غیرصفر
  • 29. تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 30. مدل‌های مختلط در MARL
  • 31. معرفی الگوریتم‌های MARL
  • 32. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در MARM
  • 33. الگوریتم Value Decomposition Networks (VDN)
  • 34. الگوریتم QMIX
  • 35. الگوریتم MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 36. الگوریتم COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 37. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 38. الگوریتم‌های مبتنی بر بازی در MARL
  • 39. مدل‌های یادگیری عاملان مستقل (Independent Learners)
  • 40. مزایا و معایب یادگیری عاملان مستقل
  • 41. کاربرد یادگیری عاملان مستقل در بهینه‌سازی تبلیغات
  • 42. مدل‌های تخصصی برای محیط‌های چندعامله
  • 43. مروری بر معماری‌های شبکه عصبی در MARL
  • 44. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 45. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 46. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در MARL
  • 47. ملاحظات پیاده‌سازی در MARM
  • 48. انتخاب تابع پاداش مناسب در محیط‌های تبلیغاتی
  • 49. طراحی تابع پاداش برای اهداف مختلف تبلیغاتی
  • 50. تبدیل نرخ کلیک (CTR) به پاداش
  • 51. تبدیل نرخ تبدیل (Conversion Rate) به پاداش
  • 52. تبدیل بازگشت سرمایه (ROI) به پاداش
  • 53. مدیریت بودجه تبلیغاتی با MARL
  • 54. تخصیص بودجه بین کانال‌های مختلف تبلیغاتی
  • 55. زمان‌بندی نمایش تبلیغات
  • 56. بهینه‌سازی پیشنهاد قیمت (Bidding)
  • 57. یادگیری الگوهای رفتاری کاربران
  • 58. پیش‌بینی احتمال کلیک و تبدیل
  • 59. شخصی‌سازی تبلیغات
  • 60. تطبیق تبلیغات با پروفایل کاربر
  • 61. بهینه‌سازی چرخه عمر مشتری (Customer Lifetime Value)
  • 62. شبیه‌سازی محیط‌های تبلیغاتی
  • 63. طراحی شبیه‌سازهای واقع‌گرایانه
  • 64. استفاده از داده‌های واقعی برای آموزش
  • 65. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 66. معیارهای ارزیابی در محیط‌های تبلیغاتی
  • 67. مقایسه با روش‌های سنتی بهینه‌سازی بودجه
  • 68. مطالعات موردی: بهینه‌سازی بودجه تبلیغاتی در صنعت
  • 69. تبلیغات آنلاین
  • 70. تبلیغات شبکه‌های اجتماعی
  • 71. تبلیغات موتورهای جستجو
  • 72. تبلیغات برنامه‌ریزی شده (Programmatic Advertising)
  • 73. چالش‌های اخلاقی و حریم خصوصی در تبلیغات با MARL
  • 74. امنیت داده‌ها در سیستم‌های تبلیغاتی
  • 75. شفافیت در تصمیم‌گیری الگوریتم‌ها
  • 76. مسئولیت‌پذیری در قبال نتایج
  • 77. آینده پژوهی در MARL برای بهینه‌سازی بودجه تبلیغاتی
  • 78. توسعه الگوریتم‌های مقیاس‌پذیرتر
  • 79. ادغام با سایر تکنیک‌های هوش مصنوعی
  • 80. کاربرد در صنایع جدید و نوظهور
  • 81. مرور الگوریتم‌های پیشرفته‌تر در MARL
  • 82. یادگیری تقویتی عمیق در محیط‌های چندعامله
  • 83. مدل‌های مبتنی بر بازی‌های تکاملی
  • 84. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در MARL
  • 85. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 86. یادگیری تقویتی با پاداش‌های منفی (Negative Rewards)
  • 87. یادگیری تقویتی برای اکتشاف (Exploration) در محیط‌های پیچیده
  • 88. بهینه‌سازی پارامترهای کلیدی در MARL
  • 89. تنظیم نرخ یادگیری
  • 90. تنظیم فاکتور تخفیف (Discount Factor)
  • 91. تنظیم نرخ اکتشاف (Exploration Rate)
  • 92. روش‌های جلوگیری از واگرایی در MARL
  • 93. استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 94. پایدارسازی آموزش شبکه‌های عصبی
  • 95. تکنیک‌های جلوگیری از فراموشی فاجعه‌بار (Catastrophic Forgetting)
  • 96. پیاده‌سازی عملی MARL با استفاده از فریم‌ورک‌ها
  • 97. TensorFlow Agents
  • 98. PyTorch
  • 99. OpenAI Gym (برای محیط‌های عامل منفرد)
  • 100. PettingZoo (برای محیط‌های چندعامله)

📚 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.