اکسپرس 24
کتاب آموزش کامپیوتر برای بازی‌های استراتژیک با یادگیری تقویتی

کتاب آموزش کامپیوتر برای بازی‌های استراتژیک با یادگیری تقویتی

تگ‌ها: AI آموزش کامپیوتر الگوریتم بازی استراتژیک بازی کامپیوتری هوش مصنوعی هوش مصنوعی برای بازی یادگیری تقویتی یادگیری ماشین یادگیری ماشین در بازی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کامپیوتر برای بازی‌های استراتژیک با یادگیری تقویتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: الگوریتم‌های یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بازی‌های استراتژیک و یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای بازی‌ها
  • 3. مفاهیم اولیه یادگیری تقویتی
  • 4. عناصر اصلی محیط یادگیری تقویتی
  • 5. عامل و فضای حالت
  • 6. فضای عمل و توابع پاداش
  • 7. سیاست عامل و تابع ارزش
  • 8. معادلات بلمن برای ارزش‌گذاری
  • 9. روش‌های ارزش‌گذاری مبتنی بر مدل
  • 10. روش‌های ارزش‌گذاری بدون مدل
  • 11. یادگیری ارزش‌گذاری (Value Learning)
  • 12. یادگیری سیاستی (Policy Learning)
  • 13. یادگیری ترکیبی (Actor-Critic)
  • 14. الگوریتم‌های Monte Carlo برای یادگیری تقویتی
  • 15. یادگیری تقویتی TD(0)
  • 16. یادگیری تقویتی TD(λ)
  • 17. الگوریتم SARSA
  • 18. الگوریتم Q-Learning
  • 19. مقایسه SARSA و Q-Learning
  • 20. پیاده‌سازی Q-Learning در بازی‌های ساده
  • 21. مقدمه‌ای بر بازی 1024
  • 22. قوانین و مکانیک‌های بازی 1024
  • 23. طراحی تابع پاداش برای 1024
  • 24. نمایش حالت بازی 1024
  • 25. فضای عمل در بازی 1024
  • 26. پیاده‌سازی عامل یادگیری تقویتی برای 1024
  • 27. استفاده از Q-Learning برای 1024
  • 28. بهینه‌سازی تابع پاداش در 1024
  • 29. تکنیک‌های بهبود سیاست در 1024
  • 30. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی
  • 31. شبکه‌های عصبی عمیق برای نمایش تابع ارزش
  • 32. شبکه‌های عصبی عمیق برای نمایش سیاست
  • 33. Deep Q-Networks (DQN)
  • 34. پیاده‌سازی DQN برای 1024
  • 35. تکنیک‌های حافظه تجربی (Experience Replay)
  • 36. اهمیت هدف‌گذاری در DQN
  • 37. Double DQN
  • 38. Dueling DQN
  • 39. Prioritized Experience Replay
  • 40. مطالعه موردی: Alpha2048
  • 41. معماری Alpha2048
  • 42. فرایند آموزش Alpha2048
  • 43. تنظیم پارامترها در Alpha2048
  • 44. ارزیابی عملکرد Alpha2048
  • 45. مقایسه Alpha2048 با روش‌های دیگر
  • 46. چالش‌های یادگیری تقویتی در بازی‌های پیچیده
  • 47. محدودیت‌های روش‌های فعلی
  • 48. پیشرفت‌های اخیر در یادگیری تقویتی
  • 49. یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 50. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 51. یادگیری تقویتی با اکتشاف کارآمد
  • 52. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 53. کاربردهای یادگیری تقویتی فراتر از بازی‌ها
  • 54. رباتیک و کنترل
  • 55. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. مدیریت منابع
  • 57. بهینه‌سازی در علوم زیستی
  • 58. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی
  • 59. مسائل مربوط به شفافیت و قابلیت تفسیر
  • 60. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 61. امنیت و پایداری عوامل یادگیری تقویتی
  • 62. آینده یادگیری تقویتی
  • 63. یادگیری تقویتی در دنیای واقعی
  • 64. یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 65. یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 66. یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 67. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل پیش‌بینی‌کننده
  • 68. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل مولد
  • 69. تکنیک‌های جستجوی درخت مونت کارلو (MCTS)
  • 70. کاربرد MCTS در بازی‌های استراتژیک
  • 71. ترکیب MCTS و یادگیری تقویتی
  • 72. یادگیری تقویتی با شبیه‌سازی
  • 73. یادگیری تقویتی با مشاهده
  • 74. یادگیری تقویتی با تقلید
  • 75. یادگیری تقویتی با راهنمایی
  • 76. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
  • 77. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 78. تکنیک‌های بهینه‌سازی در Deep RL
  • 79. استفاده از گرادیان در Deep RL
  • 80. مشتقات و بهینه‌سازی تصادفی
  • 81. روش‌های پیشرفته بهینه‌سازی سیاست
  • 82. یادگیری تقویتی با پاداش مصنوعی
  • 83. طراحی سیستم‌های پاداش خلاقانه
  • 84. اهمیت اکتشاف در یادگیری تقویتی
  • 85. استراتژی‌های اکتشاف مبتنی بر عدم قطعیت
  • 86. استراتژی‌های اکتشاف مبتنی بر کنجکاوی
  • 87. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 88. تطبیق‌پذیری عامل با تغییرات محیط
  • 89. یادگیری تقویتی در حضور عامل‌های دیگر
  • 90. کاربرد یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 91. مدل‌سازی رفتار در سیستم‌های اجتماعی
  • 92. بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 93. مدیریت ترافیک شهری با یادگیری تقویتی
  • 94. یادگیری تقویتی در ربات‌های خودمختار
  • 95. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی
  • 96. استنتاج پاداش از رفتار مشاهده شده
  • 97. کاربرد یادگیری تقویتی در سلامت
  • 98. بهینه‌سازی درمان‌های پزشکی
  • 99. طراحی دارو با یادگیری تقویتی
  • 100. یادگیری تقویتی در امور مالی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.