دوره ساخت عامل‌های یادگیری تقویتی Q برای بازی‌های استراتژیک همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت عامل‌های یادگیری تقویتی Q برای بازی‌های استراتژیک

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و کاربردهای آن در بازی‌ها
• 2. آشنایی با بازی‌های استراتژیک و چالش‌های هوش مصنوعی در آن‌ها
• 3. مفهوم عامل (Agent) و محیط (Environment) در یادگیری تقویتی
• 4. مفهوم پاداش (Reward) و نقش آن در یادگیری
• 5. فضای حالت (State Space) و فضای عمل (Action Space)
• 6. معرفی الگوریتم Q-Learning: اصول و مبانی
• 7. جدول Q (Q-Table): ساختار و نحوه به‌روزرسانی
• 8. معادله بلمن (Bellman Equation) و کاربرد آن در Q-Learning
• 9. روش‌های اکتشاف (Exploration) و بهره‌برداری (Exploitation)
• 10. ε-Greedy Policy: پیاده‌سازی و تنظیم پارامترها
• 11. Softmax Policy: پیاده‌سازی و تنظیم پارامترها
• 12. مفهوم Discount Factor (γ) و تاثیر آن بر یادگیری
• 13. پیاده‌سازی Q-Learning در یک بازی ساده (مثلاً Tic-Tac-Toe)
• 14. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری تقویتی (Gym, NumPy)
• 15. استفاده از Gym برای تعریف محیط‌های بازی
• 16. طراحی یک محیط بازی سفارشی در Gym
• 17. حل مسئله Bandit با Q-Learning
• 18. Q-Learning برای بازی‌های با حالت گسسته
• 19. Q-Learning برای بازی‌های با عمل گسسته
• 20. Q-Learning برای بازی‌های با حالت و عمل پیوسته (با استفاده از تقریب تابعی)
• 21. تقریب تابعی (Function Approximation) و شبکه‌های عصبی
• 22. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تخمین تابع Q
• 23. Deep Q-Network (DQN): معرفی و معماری
• 24. Experience Replay: مفهوم و پیاده‌سازی
• 25. Target Network: مفهوم و پیاده‌سازی
• 26. بهینه‌سازی DQN: تنظیم هایپرپارامترها
• 27. DQN برای بازی‌های Atari
• 28. مقدمه‌ای بر Double DQN
• 29. مقدمه‌ای بر Dueling DQN
• 30. مقدمه‌ای بر Prioritized Experience Replay
• 31. مقدمه‌ای بر Rainbow DQN
• 32. استراتژی‌های موازی در Q-Learning
• 33. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
• 34. ارزیابی عملکرد عامل‌های Q-Learning
• 35. تحلیل منحنی یادگیری و تشخیص مشکلات
• 36. تنظیم پارامترهای Q-Learning برای بهبود عملکرد
• 37. Q-Learning در بازی‌های چندعاملی
• 38. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 39. کاربرد Q-Learning در بازی‌های استراتژیک پیچیده (مثلاً StarCraft)
• 40. پیاده‌سازی Q-Learning در یک بازی استراتژیک ساده
• 41. چالش‌ها و محدودیت‌های Q-Learning
• 42. آینده یادگیری تقویتی در بازی‌ها
• 43. بهبودپذیری و قابلیت تعمیم عامل‌های Q-Learning
• 44. روش‌های مقابله با بیش‌برازش (Overfitting)
• 45. استفاده از Regularization برای بهبود تعمیم‌پذیری
• 46. مقدمه‌ای بر Transfer Learning در Q-Learning
• 47. بهینه‌سازی حافظه در Q-Learning برای بازی‌های بزرگ
• 48. مقایسه Q-Learning با سایر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 49. روش‌های ترکیب Q-Learning با سایر تکنیک‌های هوش مصنوعی
• 50. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در بازی‌ها