اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت عامل‌های هوشمند بازی با Swift for TensorFlow

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت عامل‌های هوشمند بازی با Swift for TensorFlow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های هوش مصنوعی با زبان Swift

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. یادگیری نظارت‌شده در عمل
• 4. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
• 5. طبقه‌بندی با رگرسیون لجستیک
• 6. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 7. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 8. یادگیری نظارت‌نشده
• 9. خوشه‌بندی با K-Means
• 10. کاهش ابعاد با PCA
• 11. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 12. مبانی شبکه‌های عصبی
• 13. انتشار رو به عقب (Backpropagation)
• 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 15. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 17. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 18. مقدمه‌ای بر Swift for TensorFlow (S4TF)
• 19. نصب و راه‌اندازی S4TF
• 20. مبانی زبان Swift برای یادگیری ماشین
• 21. کار با تنسورها در S4TF
• 22. عملیات پایه‌ای تنسور
• 23. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 24. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش
• 25. پیش‌پردازش داده‌ها
• 26. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 27. طراحی معماری مدل‌های یادگیری ماشین
• 28. ساخت لایه‌های سفارشی در S4TF
• 29. بهینه‌سازی مدل‌ها
• 30. انتخاب بهینه‌ساز مناسب
• 31. تنظیم نرخ یادگیری
• 32. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
• 33. تکنیک‌های تنظیم‌کننده (Regularization)
• 34. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 35. مقدمه‌ای بر ساخت عامل‌های هوشمند بازی
• 36. مفاهیم پایه‌ای در بازی‌ها
• 37. فضای حالت و فضای عمل
• 38. تابع پاداش
• 39. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 40. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 41. عامل‌های یادگیری تقویتی
• 42. یادگیری Q (Q-Learning)
• 43. یادگیری عمیق Q (DQN)
• 44. پیاده‌سازی Q-Learning در S4TF
• 45. پیاده‌سازی DQN در S4TF
• 46. بازی‌های ساده برای تست عامل‌ها
• 47. بازی Tic-Tac-Toe
• 48. ساخت عامل برای Tic-Tac-Toe
• 49. بازی‌های پیچیده‌تر
• 50. بازی Snake
• 51. ساخت عامل برای بازی Snake
• 52. بازی Pong
• 53. ساخت عامل برای بازی Pong
• 54. استفاده از محیط‌های بازی استاندارد (Gym)
• 55. مقدمه‌ای بر OpenAI Gym
• 56. اتصال S4TF به Gym
• 57. آموزش عامل برای بازی‌های Gym
• 58. آموزش عامل برای CartPole
• 59. آموزش عامل برای LunarLander
• 60. ارزیابی عملکرد عامل‌های بازی
• 61. معیارهای سنجش موفقیت
• 62. تجسم نتایج آموزش
• 63. تنظیم پارامترهای عامل‌های بازی
• 64. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی
• 65. جستجوی سیاست شیب (Policy Gradient)
• 66. Actor-Critic Methods
• 67. پیاده‌سازی Policy Gradient در S4TF
• 68. پیاده‌سازی Actor-Critic در S4TF
• 69. یادگیری چندعاملی (Multi-Agent Learning)
• 70. مقدمه‌ای بر یادگیری چندعاملی
• 71. کاربرد یادگیری چندعاملی در بازی‌ها
• 72. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
• 73. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
• 74. کاربرد GNN در بازی‌ها
• 75. یادگیری تقویتی عمیق در بازی‌های استراتژیک
• 76. بازی Go و AlphaGo
• 77. مبانی بازی Go
• 78. ساخت عامل برای بازی Go (مفهومی)
• 79. پردازش زبان طبیعی برای عامل‌های بازی
• 80. درک دستورات متنی
• 81. تولید پاسخ متنی
• 82. کاربرد Swift در توسعهٔ بازی‌ها
• 83. مبانی توسعهٔ بازی با Swift
• 84. یکپارچه‌سازی عامل هوشمند با موتور بازی
• 85. مدیریت وضعیت بازی
• 86. پیش‌بینی حرکات حریف
• 87. یادگیری از داده‌های بازی‌های انسانی
• 88. بازبینی و بهبود عامل‌های بازی
• 89. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 90. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
• 91. ایمنی در عامل‌های هوشمند
• 92. کاربردهای پیشرفتهٔ عامل‌های بازی
• 93. مینی‌مکس (Minimax) و کاربردهای آن
• 94. آلفا-بتا هرس (Alpha-Beta Pruning)
• 95. تکنیک‌های جستجو در درخت بازی
• 96. برنامه‌ریزی عصبی (Neural Planning)
• 97. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
• 98. مقدمه‌ای بر یادگیری از طریق تقلید
• 99. پیاده‌سازی یادگیری از طریق تقلید در S4TF
• 100. توسعهٔ یک پروژهٔ جامع عامل بازی