اکسپرس 24
کتاب ساخت عامل‌های هوشمند بازی با Swift for TensorFlow

کتاب ساخت عامل‌های هوشمند بازی با Swift for TensorFlow

تگ‌ها: Swift for TensorFlow برنامه نویسی Swift توسعه بازی سوئیفت عامل هوشمند هوش مصنوعی هوش مصنوعی بازی هوش مصنوعی بازی ساز یادگیری ماشین

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 ساخت عامل‌های هوشمند بازی با Swift for TensorFlow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های هوش مصنوعی با زبان Swift

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. یادگیری نظارت‌شده در عمل
  • 4. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
  • 5. طبقه‌بندی با رگرسیون لجستیک
  • 6. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 7. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 8. یادگیری نظارت‌نشده
  • 9. خوشه‌بندی با K-Means
  • 10. کاهش ابعاد با PCA
  • 11. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 12. مبانی شبکه‌های عصبی
  • 13. انتشار رو به عقب (Backpropagation)
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 15. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 17. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 18. مقدمه‌ای بر Swift for TensorFlow (S4TF)
  • 19. نصب و راه‌اندازی S4TF
  • 20. مبانی زبان Swift برای یادگیری ماشین
  • 21. کار با تنسورها در S4TF
  • 22. عملیات پایه‌ای تنسور
  • 23. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 24. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش
  • 25. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 26. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 27. طراحی معماری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. ساخت لایه‌های سفارشی در S4TF
  • 29. بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 30. انتخاب بهینه‌ساز مناسب
  • 31. تنظیم نرخ یادگیری
  • 32. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
  • 33. تکنیک‌های تنظیم‌کننده (Regularization)
  • 34. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 35. مقدمه‌ای بر ساخت عامل‌های هوشمند بازی
  • 36. مفاهیم پایه‌ای در بازی‌ها
  • 37. فضای حالت و فضای عمل
  • 38. تابع پاداش
  • 39. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 40. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 41. عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 42. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 43. یادگیری عمیق Q (DQN)
  • 44. پیاده‌سازی Q-Learning در S4TF
  • 45. پیاده‌سازی DQN در S4TF
  • 46. بازی‌های ساده برای تست عامل‌ها
  • 47. بازی Tic-Tac-Toe
  • 48. ساخت عامل برای Tic-Tac-Toe
  • 49. بازی‌های پیچیده‌تر
  • 50. بازی Snake
  • 51. ساخت عامل برای بازی Snake
  • 52. بازی Pong
  • 53. ساخت عامل برای بازی Pong
  • 54. استفاده از محیط‌های بازی استاندارد (Gym)
  • 55. مقدمه‌ای بر OpenAI Gym
  • 56. اتصال S4TF به Gym
  • 57. آموزش عامل برای بازی‌های Gym
  • 58. آموزش عامل برای CartPole
  • 59. آموزش عامل برای LunarLander
  • 60. ارزیابی عملکرد عامل‌های بازی
  • 61. معیارهای سنجش موفقیت
  • 62. تجسم نتایج آموزش
  • 63. تنظیم پارامترهای عامل‌های بازی
  • 64. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 65. جستجوی سیاست شیب (Policy Gradient)
  • 66. Actor-Critic Methods
  • 67. پیاده‌سازی Policy Gradient در S4TF
  • 68. پیاده‌سازی Actor-Critic در S4TF
  • 69. یادگیری چندعاملی (Multi-Agent Learning)
  • 70. مقدمه‌ای بر یادگیری چندعاملی
  • 71. کاربرد یادگیری چندعاملی در بازی‌ها
  • 72. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 73. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 74. کاربرد GNN در بازی‌ها
  • 75. یادگیری تقویتی عمیق در بازی‌های استراتژیک
  • 76. بازی Go و AlphaGo
  • 77. مبانی بازی Go
  • 78. ساخت عامل برای بازی Go (مفهومی)
  • 79. پردازش زبان طبیعی برای عامل‌های بازی
  • 80. درک دستورات متنی
  • 81. تولید پاسخ متنی
  • 82. کاربرد Swift در توسعهٔ بازی‌ها
  • 83. مبانی توسعهٔ بازی با Swift
  • 84. یکپارچه‌سازی عامل هوشمند با موتور بازی
  • 85. مدیریت وضعیت بازی
  • 86. پیش‌بینی حرکات حریف
  • 87. یادگیری از داده‌های بازی‌های انسانی
  • 88. بازبینی و بهبود عامل‌های بازی
  • 89. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 90. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
  • 91. ایمنی در عامل‌های هوشمند
  • 92. کاربردهای پیشرفتهٔ عامل‌های بازی
  • 93. مینی‌مکس (Minimax) و کاربردهای آن
  • 94. آلفا-بتا هرس (Alpha-Beta Pruning)
  • 95. تکنیک‌های جستجو در درخت بازی
  • 96. برنامه‌ریزی عصبی (Neural Planning)
  • 97. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 98. مقدمه‌ای بر یادگیری از طریق تقلید
  • 99. پیاده‌سازی یادگیری از طریق تقلید در S4TF
  • 100. توسعهٔ یک پروژهٔ جامع عامل بازی

📚 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.