فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی عملکرد موتورهای هوشمند بازی Go: از جست‌وجوی سریع تا تصمیم‌گیری قدرتمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی عملکرد موتورهای هوشمند بازی Go: از جست‌وجوی سریع تا تصمیم‌گیری قدرتمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و بازی‌های فکری

موضوع میانی: بهینه‌سازی موتورهای بازی Go با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معماری کلی موتورهای کامپیوتری بازی Go
• 2. مدل‌سازی وضعیت صفحه و نمایش موقعیت‌ها
• 3. ساختار داده‌های کارآمد برای صفحه Go
• 4. مدیریت سریع حرکت‌ها و وضعیت بازی
• 5. تولید حرکت‌های قانونی و بهینه‌سازی آن
• 6. تولید فهرست حرکت‌های کاندید
• 7. جست‌وجوی درختی در موتورهای Go
• 8. اصول Minimax و کاربرد آن در بازی Go
• 9. جست‌وجوی Monte Carlo در بازی Go
• 10. Monte Carlo Tree Search و اجزای آن
• 11. Selection در MCTS و انتخاب مسیر جست‌وجو
• 12. Expansion و مدیریت گره‌های جدید
• 13. Simulation و طراحی شبیه‌سازی سریع
• 14. Backpropagation و به‌روزرسانی آماری
• 15. معیار UCT و تنظیم تعادل اکتشاف و بهره‌برداری
• 16. بهینه‌سازی Policy در هدایت جست‌وجو
• 17. بهینه‌سازی Value Estimation در ارزیابی موقعیت
• 18. کاهش فضای جست‌وجو با Pruning
• 19. مدیریت عمق و پهنای جست‌وجو
• 20. استفاده از Transposition Table
• 21. Hashing سریع وضعیت صفحه
• 22. Zobrist Hashing برای بازی Go
• 23. مدیریت حافظه در درخت جست‌وجو
• 24. بازیافت و حذف گره‌های غیرضروری
• 25. بهینه‌سازی تخصیص حافظه
• 26. کاهش هزینه محاسباتی ارزیابی موقعیت
• 27. بهینه‌سازی توابع امتیازدهی
• 28. استفاده از Bitboard و نمایش‌های بیتی
• 29. عملیات بیتی سریع برای تحلیل صفحه
• 30. تشخیص گروه‌ها و زنجیره‌های سنگ‌ها
• 31. محاسبه آزادی‌ها با الگوریتم‌های سریع
• 32. تشخیص اسارت و حذف سنگ‌ها
• 33. به‌روزرسانی افزایشی وضعیت صفحه
• 34. محاسبه افزایشی ویژگی‌های موقعیت
• 35. بهینه‌سازی تولید همسایه‌ها
• 36. کاهش کپی‌برداری از وضعیت بازی
• 37. مدیریت مؤثر Undo و Redo حرکت‌ها
• 38. بهینه‌سازی حلقه‌های محاسباتی موتور
• 39. پروفایل‌گیری از موتور Go
• 40. شناسایی Hotspotهای محاسباتی
• 41. اندازه‌گیری زمان اجرای بخش‌های مختلف موتور
• 42. تحلیل مصرف CPU و حافظه
• 43. بهینه‌سازی الگوریتمی در برابر بهینه‌سازی کدنویسی
• 44. بهینه‌سازی Compiler برای موتور Go
• 45. استفاده مؤثر از Optimization Flagها
• 46. Inlining و کاهش سربار فراخوانی توابع
• 47. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه و Cache
• 48. کاهش Cache Miss در الگوریتم‌های جست‌وجو
• 49. بهینه‌سازی Locality داده‌ها
• 50. Branch Prediction و بهینه‌سازی شاخه‌های محاسباتی
• 51. کاهش سربار مدیریت اشیاء و داده‌ها
• 52. موازی‌سازی جست‌وجوی درختی
• 53. اجرای هم‌زمان شبیه‌سازی‌های MCTS
• 54. مدیریت Threadها در موتور بازی
• 55. همگام‌سازی داده‌ها در جست‌وجوی موازی
• 56. کاهش سربار Lock و Synchronization
• 57. استفاده از پردازنده‌های چند‌هسته‌ای
• 58. بردارسازی و SIMD در محاسبات موتور
• 59. استفاده از GPU برای شتاب‌دهی محاسبات
• 60. بهینه‌سازی انتقال داده بین CPU و GPU
• 61. بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های عصبی
• 62. معماری شبکه عصبی برای ارزیابی وضعیت Go
• 63. بهینه‌سازی Policy Network
• 64. بهینه‌سازی Value Network
• 65. کاهش هزینه استنتاج شبکه عصبی
• 66. Batching و پردازش هم‌زمان ارزیابی‌ها
• 67. Quantization مدل‌های عصبی
• 68. Pruning شبکه‌های عصبی برای افزایش سرعت
• 69. استفاده از مدل‌های سبک‌تر برای جست‌وجو
• 70. ترکیب شبکه عصبی با MCTS
• 71. تنظیم زمان و بودجه محاسباتی جست‌وجو
• 72. مدیریت زمان در انتخاب حرکت
• 73. تخصیص پویا منابع محاسباتی
• 74. Early Stopping در جست‌وجوی حرکت
• 75. تنظیم پارامترهای موتور بر اساس قدرت سخت‌افزار
• 76. مقایسه عملکرد نسخه‌های مختلف موتور
• 77. طراحی Benchmark برای موتور Go
• 78. آزمون سرعت تولید حرکت
• 79. اندازه‌گیری Nodes Per Second
• 80. ارزیابی کیفیت حرکت در برابر هزینه محاسباتی
• 81. آزمون پایداری و تکرارپذیری عملکرد
• 82. تحلیل Trade-off میان قدرت بازی و سرعت
• 83. تنظیم خودکار پارامترهای موتور
• 84. جست‌وجوی ابرپارامترها برای موتور Go
• 85. آزمون‌های بازی‌به‌بازی برای ارزیابی بهبودها
• 86. تحلیل آماری نتایج مسابقات موتور
• 87. تشخیص Regressionهای عملکردی
• 88. ساخت خط لوله خودکار Benchmark و تست
• 89. بهینه‌سازی نهایی موتور برای اجرای بلادرنگ