کتاب بهبود عملکرد در بازی‌های ورق از طریق یادگیری تقویتی چندعامله خودکار با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهبود عملکرد در بازی‌های ورق از طریق یادگیری تقویتی چندعامله خودکار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های بازی‌های ورق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله خودکار
• 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
• 3. عوامل در محیط بازی‌های ورق
• 4. مفهوم عامل خودکار
• 5. شناخت محیط بازی ورق
• 6. تعریف حالت‌ها و اقدامات
• 7. تابع پاداش در بازی‌های ورق
• 8. تابع انتقال حالت
• 9. یادگیری مبتنی بر ارزش
• 10. الگوریتم Q-Learning
• 11. یادگیری مبتنی بر سیاست
• 12. الگوریتم Policy Gradient
• 13. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی
• 14. شبکه‌های عصبی عمیق برای تخمین ارزش
• 15. شبکه‌های عصبی عمیق برای تخمین سیاست
• 16. معماری‌های شبکه عصبی مناسب
• 17. پیش‌پردازش داده‌های بازی ورق
• 18. نمایش حالت با استفاده از شبکه‌های کانولوشنال
• 19. نمایش حالت با استفاده از شبکه‌های بازگشتی
• 20. تکنیک‌های افزایش داده در یادگیری تقویتی
• 21. مدل‌سازی چندعامله
• 22. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
• 23. هماهنگی بین عوامل
• 24. رقابت بین عوامل
• 25. بازی‌های مجموع-صفر
• 26. بازی‌های مجموع-غیر-صفر
• 27. مفهوم تعادل نش
• 28. یافتن تعادل نش در بازی‌های ورق
• 29. یادگیری تقویتی برای یافتن تعادل نش
• 30. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
• 31. Deep Q-Networks (DQN) برای چندعامله
• 32. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
• 33. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
• 34. Shared Autonomy
• 35. Cooperative Multi-Agent Learning
• 36. Competitive Multi-Agent Learning
• 37. Learning in Partially Observable Environments
• 38. State Representation for Partially Observable Games
• 39. Recurrent Neural Networks for POMDPs
• 40. Belief State Representation
• 41. Information Sharing Between Agents
• 42. Communication Protocols for Agents
• 43. Learning to Communicate
• 44. Game Theory for Multi-Agent Systems
• 45. Mechanism Design for Multi-Agent Systems
• 46. Incentive Design for Cooperative Agents
• 47. Adversarial Training for Agents
• 48. Self-Play in Multi-Agent Systems
• 49. Training Agents Against Themselves
• 50. Curriculum Learning for Multi-Agent Systems
• 51. Progressive Expansion of Agent Capabilities
• 52. Multi-Agent Reinforcement Learning for Poker
• 53. Texas Hold'em as a Multi-Agent Problem
• 54. State Representation for Poker
• 55. Action Space for Poker Agents
• 56. Reward Shaping in Poker
• 57. Dealing with Imperfect Information in Poker
• 58. Opponent Modeling in Poker
• 59. Learning Poker Strategies
• 60. Advanced Poker Strategies
• 61. Bluffing Strategies
• 62. Betting Strategies
• 63. Hand Evaluation in Poker
• 64. Pot Odds and Implied Odds
• 65. Game Theory Applications in Poker
• 66. Exploitability and Robustness of Poker Agents
• 67. Evaluating Agent Performance
• 68. Metrics for Multi-Agent Performance
• 69. Benchmarking Multi-Agent Systems
• 70. Ethical Considerations in AI for Games
• 71. Fairness in AI Game Agents
• 72. Transparency in AI Game Agents
• 73. Safety in AI Game Agents
• 74. Robustness Against Adversarial Attacks
• 75. Applications Beyond Games
• 76. Robotics Control
• 77. Autonomous Driving
• 78. Resource Management
• 79. Financial Trading
• 80. Network Routing
• 81. Traffic Control
• 82. Smart Grids
• 83. AI for Scientific Discovery
• 84. Human-AI Collaboration
• 85. Future Trends in Multi-Agent Reinforcement Learning
• 86. Challenges in Real-World Deployment
• 87. Transfer Learning for Multi-Agent Systems
• 88. Meta-Learning for Multi-Agent Systems
• 89. Explainable AI for Multi-Agent Systems
• 90. Causal Inference in Multi-Agent Systems
• 91. General Game Playing
• 92. AI Safety for Multi-Agent Systems
• 93. The Role of Simulation in Multi-Agent Learning
• 94. Data Efficiency in Multi-Agent Learning
• 95. Scalability of Multi-Agent Algorithms
• 96. The Impact of Different Reward Structures
• 97. The Impact of Observation Noise
• 98. The Impact of Communication Constraints
• 99. Towards Artificial General Intelligence through Multi-Agent Systems
• 100. The Future of AI in Complex Interactive Environments