کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی کمپین‌های رسانه‌های اجتماعی

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی کمپین‌های رسانه‌های اجتماعی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات رسانه‌ای در صنعت رسانه‌های اجتماعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: پاداش، حالت، عمل
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری چندعامله: عامل‌ها، محیط، ارتباطات
  • 4. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 5. چالش‌های MARL: ناپایداری، عدم همگرایی، پاداش‌های پراکنده
  • 6. معماری‌های MARL: متمرکز، غیرمتمرکز، هیبریدی
  • 7. الگوریتم‌های MARL پایه: Independent Q-Learning (IQL)
  • 8. الگوریتم‌های MARL پایه: Value Decomposition Networks (VDN)
  • 9. الگوریتم‌های MARL پایه: QMIX
  • 10. الگوریتم‌های MARL پایه: Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 11. مقدمه‌ای بر صنعت رسانه‌های اجتماعی و کمپین‌های تبلیغاتی
  • 12. اهداف و KPIهای کلیدی در کمپین‌های رسانه‌های اجتماعی
  • 13. معرفی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) مرتبط با MARL در رسانه‌های اجتماعی
  • 14. مدل‌سازی کمپین‌های رسانه‌های اجتماعی به عنوان یک محیط MARL
  • 15. تعریف عامل‌ها در کمپین‌های رسانه‌های اجتماعی (مثال: بودجه‌بندی، هدف‌گذاری)
  • 16. طراحی فضای حالت برای کمپین‌های رسانه‌های اجتماعی
  • 17. طراحی فضای عمل برای کمپین‌های رسانه‌های اجتماعی
  • 18. طراحی تابع پاداش برای بهینه‌سازی کمپین‌های رسانه‌های اجتماعی
  • 19. استفاده از IQL برای بهینه‌سازی بودجه‌بندی کمپین
  • 20. استفاده از VDN برای بهینه‌سازی هدف‌گذاری مخاطبان
  • 21. استفاده از QMIX برای بهینه‌سازی زمان‌بندی انتشار محتوا
  • 22. استفاده از MADDPG برای بهینه‌سازی پیشنهادهای تبلیغاتی
  • 23. پیاده‌سازی MARL در پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی مختلف (فیسبوک، اینستاگرام، توییتر)
  • 24. ارزیابی و مقایسه عملکرد الگوریتم‌های MARL در کمپین‌های واقعی
  • 25. تاثیر عوامل مزاحم (Adversarial Agents) در کمپین‌های رسانه‌های اجتماعی
  • 26. استراتژی‌های مقابله با عوامل مزاحم در MARL
  • 27. بهینه‌سازی پاداش‌های تاخیری در کمپین‌های رسانه‌های اجتماعی
  • 28. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL برای کمپین‌های مختلف
  • 29. استفاده از یادگیری تقویتی غیرسیاهه‌ای (Off-Policy) در MARL
  • 30. استفاده از یادگیری تقویتی سیاهه ای (On-Policy) در MARL
  • 31. روش‌های اکتشاف (Exploration) در MARL برای کمپین‌های رسانه‌های اجتماعی
  • 32. مدیریت ریسک در بهینه‌سازی کمپین‌های رسانه‌های اجتماعی با MARL
  • 33. اخلاق و ملاحظات حریم خصوصی در استفاده از MARL در رسانه‌های اجتماعی
  • 34. آینده MARL در بهینه‌سازی کمپین‌های رسانه‌های اجتماعی
  • 35. مطالعه موردی: بهینه‌سازی کمپین تبلیغاتی فیسبوک با MADDPG
  • 36. مطالعه موردی: بهینه‌سازی کمپین اینستاگرامی با QMIX
  • 37. بهینه‌سازی چند هدفه در کمپین‌های رسانه‌های اجتماعی با MARL
  • 38. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning) در MARL
  • 39. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks) در MARL
  • 40. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL برای کمپین‌های بزرگ
  • 41. استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر مدل (Model-Based) در MARL
  • 42. تحلیل حساسیت پارامترها در MARL
  • 43. انتخاب الگوریتم MARL مناسب برای کمپین‌های مختلف
  • 44. مقایسه MARL با روش‌های سنتی بهینه‌سازی کمپین
  • 45. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL برای کمپین‌های بزرگ
  • 46. استفاده از شبیه‌سازی برای آموزش و ارزیابی الگوریتم‌های MARL

📚 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.