کتاب بهینه‌سازی عملکرد در شطرنج با MARL

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 بهینه‌سازی عملکرد در شطرنج با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های بازی‌های شطرنج

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی در شطرنج
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 3. اصول اولیه شطرنج
  • 4. قوانین حرکت مهره‌ها در شطرنج
  • 5. ارزش نسبی مهره‌ها
  • 6. مفاهیم پایه استراتژی شطرنج
  • 7. تکنیک‌های گشایش در شطرنج
  • 8. وسط بازی و طرح‌ریزی
  • 9. پایان بازی و اصول آن
  • 10. مروری بر یادگیری تقویتی (RL)
  • 11. عامل، محیط، پاداش در RL
  • 12. تابع ارزش و سیاست در RL
  • 13. الگوریتم‌های یادگیری عمیق در RL
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای شطرنج
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در RL
  • 16. مقدمه‌ای بر یادگیری چند عاملی (MARL)
  • 17. عوامل همکار در MARL
  • 18. عوامل رقیب در MARL
  • 19. مدل‌های بازی در MARL
  • 20. تبادل اطلاعات بین عوامل
  • 21. هماهنگی در سیستم‌های MARL
  • 22. اتحاد در سیستم‌های MARL
  • 23. رقابت در سیستم‌های MARL
  • 24. طراحی تابع پاداش در MARL
  • 25. استانداردسازی پاداش در MARL
  • 26. نرمال‌سازی پاداش در MARL
  • 27. مدیریت پاداش‌های پراکنده
  • 28. الگوریتم‌های پیشرو در MARL
  • 29. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
  • 30. Policy Gradient methods در MARL
  • 31. Actor-Critic methods در MARL
  • 32. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 33. Proximal Policy Optimization (PPO) برای MARL
  • 34. اتحاد در MADDPG
  • 35. رقابت در MADDPG
  • 36. اعمال MADDPG در شطرنج
  • 37. طراحی معماری شبکه عصبی برای MARL در شطرنج
  • 38. استفاده از CNN برای نمایش صفحه شطرنج
  • 39. استفاده از RNN برای تاریخچه بازی
  • 40. ترکیب CNN و RNN در MARL
  • 41. بهینه‌سازی معماری شبکه
  • 42. آماده‌سازی داده برای آموزش MARL
  • 43. مجموعه داده‌های بازی‌های شطرنج
  • 44. تولید داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 45. پردازش و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 46. تقسیم داده‌ها برای آموزش و اعتبارسنجی
  • 47. انتخاب پارامترهای مدل
  • 48. تنظیم نرخ یادگیری
  • 49. تنظیم اندازه بچ (Batch Size)
  • 50. تنظیم ضریب تخفیف (Discount Factor)
  • 51. تنظیم پارامترهای اپسیلون در الگوریتم‌های حریصانه
  • 52. آموزش مدل MARL
  • 53. فرآیند آموزش گام به گام
  • 54. نظارت بر پیشرفت آموزش
  • 55. تشخیص و رفع بیش‌برازش (Overfitting)
  • 56. تشخیص و رفع کم‌برازش (Underfitting)
  • 57. ارزیابی عملکرد مدل
  • 58. معیارهای ارزیابی در شطرنج
  • 59. نرخ برد در مقابل حریفان مختلف
  • 60. امتیاز ELO شطرنج
  • 61. تحلیل بازی‌های انجام شده توسط عامل
  • 62. مقایسه با روش‌های سنتی شطرنج
  • 63. بهینه‌سازی عملکرد عامل شطرنج
  • 64. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 65. تنظیم پارامترهای تابع پاداش
  • 66. تغییر معماری شبکه عصبی
  • 67. آموزش با داده‌های جدید
  • 68. تکنیک‌های بازیابی (Exploration vs. Exploitation)
  • 69. استراتژی‌های بازیابی حریصانه
  • 70. استراتژی‌های بازیابی تصادفی
  • 71. استراتژی‌های بازیابی مبتنی بر هیجان
  • 72. پیاده‌سازی عامل MARL در محیط شطرنج
  • 73. استفاده از موتورهای شطرنج (مانند Stockfish)
  • 74. اتصال عامل MARL به محیط موتور شطرنج
  • 75. شبیه‌سازی بازی‌های زنده
  • 76. مدیریت حالت‌های مختلف بازی
  • 77. مدیریت زمان در بازی‌های شطرنج
  • 78. کاربرد MARL در بخش‌های مختلف شطرنج
  • 79. بهینه‌سازی گشایش‌ها با MARL
  • 80. بهینه‌سازی وسط بازی با MARL
  • 81. بهینه‌سازی پایان بازی با MARL
  • 82. ایجاد سبک‌های بازی متنوع
  • 83. تحلیل استراتژی‌های پیچیده
  • 84. یادگیری از اشتباهات حریف
  • 85. پیش‌بینی حرکات حریف
  • 86. مدل‌سازی روانشناسی حریف
  • 87. کاربردهای پیشرفته MARL
  • 88. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 89. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده (Imitation Learning)
  • 90. یادگیری تقویتی ترکیبی (Hybrid RL)
  • 91. ملاحظات اخلاقی و چارچوب‌های قانونی در هوش مصنوعی
  • 92. اصول حاکم بر توسعه هوش مصنوعی در ایران
  • 93. مقررات مربوط به محتوای آموزشی دیجیتال
  • 94. اهمیت انطباق با قوانین و مقررات
  • 95. تکنیک‌های یادگیری عمیق و کاربردهای آن در بازی‌ها
  • 96. مروری بر آخرین تحقیقات در MARL
  • 97. چالش‌های آینده در MARL برای شطرنج
  • 98. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده

📚 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.