اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بازی‌های با اطلاعات ناقص و استنباط در MARL

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بازی‌های با اطلاعات ناقص و استنباط در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: بازی‌ها (Games)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بازی‌های با اطلاعات ناقص
• 2. چالش‌های یادگیری تقویتی در بازی‌های با اطلاعات ناقص
• 3. مفهوم استنباط و اطلاعات پنهان
• 4. انواع اطلاعات ناقص در بازی‌های چندعامله
• 5. بازی‌های پوکر به عنوان نمونه‌ای از اطلاعات ناقص
• 6. بازی‌های کارتی با اطلاعات ناقص
• 7. بازی‌های استراتژیک با اطلاعات پنهان
• 8. مدل‌سازی بازی‌های با اطلاعات ناقص برای MARL
• 9. ماتریس باور (Belief Matrix) و کاربرد آن
• 10. روش‌های نمایش اطلاعات ناقص
• 11. استراتژی‌های تعادلی نش (Nash Equilibrium) در بازی‌های با اطلاعات ناقص
• 12. یادگیری تقویتی عمیق برای استنباط در بازی‌ها
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای مدل‌سازی حافظه در بازی‌ها
• 14. شبکه‌های LSTM و کاربرد آن‌ها در بازی‌های اطلاعات ناقص
• 15. استفاده از ترانسفورمرها برای استنباط و مدل‌سازی اطلاعات
• 16. روش‌های Monte Carlo Tree Search (MCTS) در بازی‌های اطلاعات ناقص
• 17. یادگیری سیاست‌های استوار (Robust Policies)
• 18. یادگیری تقویتی مخالف (Adversarial Reinforcement Learning) در بازی‌های اطلاعات ناقص
• 19. استفاده از مدل‌های احتمالی برای پیش‌بینی اقدامات حریف
• 20. مدل‌سازی باورهای حریف (Opponent Belief Modeling)
• 21. بازی‌های بلادرنگ (Real-time) با اطلاعات ناقص
• 22. بازی‌های نوبتی (Turn-based) با اطلاعات ناقص
• 23. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها در بازی‌های با اطلاعات ناقص
• 24. متریک‌های ارزیابی در بازی‌های اطلاعات ناقص
• 25. پیاده‌سازی یک بازی ساده با اطلاعات ناقص در محیط شبیه‌سازی
• 26. استفاده از کتابخانه‌های MARL برای بازی‌های اطلاعات ناقص
• 27. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای مدیریت پیچیدگی اطلاعات
• 28. یادگیری بازنمایی (Representation Learning) برای اطلاعات ناقص
• 29. استفاده از Autoencoders برای فشرده‌سازی اطلاعات
• 30. یادگیری با تقلید (Imitation Learning) از بازیکنان متخصص
• 31. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based Reinforcement Learning)
• 32. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای تولید سناریوهای بازی
• 33. بازی‌های چند مرحله‌ای با اطلاعات ناقص
• 34. یادگیری سیاست‌های ترکیبی (Hybrid Policies)
• 35. استراتژی‌های فریب و استنباط فریب در بازی‌ها
• 36. بازی‌های با اطلاعات ناقص و تقارن عدم قطعیت
• 37. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
• 38. استفاده از Curriculum Learning برای آموزش بازی‌های پیچیده
• 39. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در بازی‌های اطلاعات ناقص
• 40. روش‌های یادگیری چندگانه (Multi-task Learning) برای بهبود تعمیم‌پذیری
• 41. مدیریت عدم قطعیت در استنباط
• 42. روش‌های Bayesian برای استنباط در بازی‌ها
• 43. استفاده از Particle Filters برای تخمین وضعیت بازی
• 44. ترکیب یادگیری تقویتی و منطق فازی
• 45. بازی‌های با اطلاعات ناقص و تصمیم‌گیری تحت ریسک
• 46. استفاده از Value of Information برای تصمیم‌گیری
• 47. بازی‌های با اطلاعات ناقص و هم‌تیمی‌های غیرقابل‌اعتماد
• 48. یادگیری تقویتی در محیط‌های چندعامله غیرهمکار
• 49. بررسی موردی: بازی Hanabi و چالش‌های اطلاعات ناقص
• 50. مقدمه‌ای بر بازی‌های Poker و الگوریتم‌های حل آن
• 51. استراتژی‌های Bluffing و Calling در بازی پوکر
• 52. تحلیل بازی‌های با اطلاعات ناقص با استفاده از تئوری بازی‌ها
• 53. یادگیری تقویتی با استفاده از داده‌های انسانی
• 54. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در بازی‌های اطلاعات ناقص
• 55. روش‌های موازی‌سازی (Parallelization) برای تسریع یادگیری
• 56. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU)
• 57. تکنیک‌های کاهش bias در یادگیری
• 58. روش‌های مقابله با overfitting در بازی‌های اطلاعات ناقص
• 59. استفاده از Regularization برای بهبود تعمیم‌پذیری