اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در طراحی گیم‌پلی مبتنی بر همکاری

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در طراحی گیم‌پلی مبتنی بر همکاری

تگ‌ها: MARL بازی‌های ویدئویی تکنیک‌های گیم‌پلی توسعه بازی طراحی گیم‌پلی گیم‌پلی مشارکتی هوش مصنوعی چندعامله هوش مصنوعی در بازی یادگیری تقویتی چندعامله 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 یادگیری تقویتی چندعامله در طراحی گیم‌پلی مبتنی بر همکاری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی بازی‌های ویدئویی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. مفهوم عامل در یادگیری تقویتی
  • 4. تعریف محیط در یادگیری تقویتی
  • 5. تعریف تابع پاداش
  • 6. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 7. یادگیری تقویتی با عامل منفرد
  • 8. تعریف بازی در یادگیری تقویتی
  • 9. تعریف استراتژی عامل
  • 10. تابع ارزش
  • 11. ارزش حالت-عمل
  • 12. مقایسه ارزش و تابع ارزش
  • 13. یادگیری تقویتی با عامل چندگانه
  • 14. مفهوم همکاری بین عامل‌ها
  • 15. مدل‌های همکاری در یادگیری تقویتی
  • 16. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 17. عدم قطعیت در محیط‌های چندعامله
  • 18. تغییرپذیری محیط
  • 19. عدم مشاهده‌پذیری کامل محیط
  • 20. تقارن و عدم تقارن عامل‌ها
  • 21. هماهنگی بین عامل‌ها
  • 22. تخصیص وظایف بین عامل‌ها
  • 23. مدل‌های تخصیص وظایف
  • 24. یادگیری مشترک وظایف
  • 25. یادگیری مستقل وظایف
  • 26. یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 27. یادگیری مبتنی بر مشاهده مجزا
  • 28. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 29. Q-learning برای عامل‌های چندگانه
  • 30. SARSA برای عامل‌های چندگانه
  • 31. Policy Gradient برای عامل‌های چندگانه
  • 32. Actor-Critic برای عامل‌های چندگانه
  • 33. Deep Q-Networks (DQN) برای عامل‌های چندگانه
  • 34. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 35. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 36. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 37. نظریه بازی‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 38. بازی‌های هم‌زمان
  • 39. بازی‌های متوالی
  • 40. تعادل نش
  • 41. بازی‌های مجموع صفر
  • 42. بازی‌های مجموع غیرصفر
  • 43. همکاری در بازی‌های مجموع غیرصفر
  • 44. رقابت در بازی‌های مجموع صفر
  • 45. تعیین استراتژی بهینه در بازی‌های چندعامله
  • 46. شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی عامل‌ها
  • 47. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 48. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 49. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 50. معماری‌های شبکه عصبی برای عامل‌های چندگانه
  • 51. استفاده از حافظه در عامل‌های چندگانه
  • 52. ارتباط بین عامل‌ها در معماری شبکه
  • 53. یادگیری تقویتی برای طراحی گیم‌پلی
  • 54. مفهوم گیم‌پلی
  • 55. تعریف عناصر گیم‌پلی
  • 56. طراحی اهداف در گیم‌پلی
  • 57. طراحی چالش‌ها در گیم‌پلی
  • 58. طراحی پاداش‌ها در گیم‌پلی
  • 59. تست و ارزیابی گیم‌پلی
  • 60. یادگیری تقویتی در طراحی بازی‌های همکاری
  • 61. مدل‌سازی بازیکنان به عنوان عامل
  • 62. تعریف سناریوهای همکاری در بازی
  • 63. طراحی مکانیزم‌های تشویق به همکاری
  • 64. ارزیابی موفقیت همکاری
  • 65. مثال‌های کاربردی از یادگیری تقویتی در بازی‌های همکاری
  • 66. بازی‌های استراتژی مشترک
  • 67. بازی‌های دفاع از پایگاه
  • 68. بازی‌های حل معما با همکاری
  • 69. بازی‌های ورزشی تیمی
  • 70. طراحی رابط کاربری برای بازی‌های مبتنی بر همکاری
  • 71. تکنیک‌های شبیه‌سازی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 72. تولید سناریوهای متنوع
  • 73. مدل‌سازی رفتار بازیکنان انسانی
  • 74. ارزیابی مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 75. بهبود عملکرد الگوریتم‌ها
  • 76. کاهش پیچیدگی محاسباتی
  • 77. افزایش پایداری یادگیری
  • 78. مواجهه با چالش‌های واقعی در طراحی بازی
  • 79. اصول اخلاقی در طراحی بازی‌های مبتنی بر همکاری
  • 80. پرهیز از ترویج خشونت و رفتارهای مخرب
  • 81. تأکید بر ارزش‌های کار گروهی و همدلی
  • 82. حفظ حریم خصوصی کاربران
  • 83. شفافیت در نحوه عملکرد الگوریتم‌ها
  • 84. مطابقت با قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
  • 85. نکات پایانی در مورد یادگیری تقویتی چندعامله
  • 86. آینده یادگیری تقویتی در طراحی گیم‌پلی
  • 87. تحقیقات پیش رو در حوزه همکاری عامل‌ها
  • 88. توسعه الگوریتم‌های جدید

📚 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.