اکسپرس 24
کتاب استراتژی‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای ایجاد محیط‌های بازی واکنشی

کتاب استراتژی‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای ایجاد محیط‌های بازی واکنشی

تگ‌ها: MARL بازی واکنشی توسعه بازی طراحی بازی هوش مصنوعی بازی هوش مصنوعی در بازی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشینی

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 استراتژی‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای ایجاد محیط‌های بازی واکنشی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی بازی‌های ویدئویی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 5. یادگیری تقویتی با مدل و بدون مدل
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 7. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 8. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 9. یادگیری تقویتی ترکیبی
  • 10. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 11. یادگیری SARSA
  • 12. الگوریتم Deep Q-Network (DQN)
  • 13. پیشرفت‌های DQN
  • 14. الگوریتم Actor-Critic
  • 15. الگوریتم A3C
  • 16. الگوریتم PPO
  • 17. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 18. مقدمه‌ای بر MARL
  • 19. چالش‌های MARL
  • 20. هماهنگی در MARL
  • 21. رقابت در MARL
  • 22. محیط‌های بازی
  • 23. انواع محیط‌های بازی
  • 24. بازی‌های دو نفره
  • 25. بازی‌های چندنفره
  • 26. بازی‌های استراتژیک
  • 27. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 28. یادگیری تقویتی در بازی‌های تخته‌ای
  • 29. یادگیری تقویتی در بازی‌های ویدئویی
  • 30. پیاده‌سازی MARL در بازی‌ها
  • 31. طراحی عامل‌ها در MARL
  • 32. توسعه استراتژی‌های عامل‌ها
  • 33. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 34. محیط‌های بازی واکنشی
  • 35. تعریف محیط بازی واکنشی
  • 36. ویژگی‌های محیط بازی واکنشی
  • 37. طراحی محیط بازی واکنشی
  • 38. پیاده‌سازی محیط بازی واکنشی
  • 39. شبیه‌سازی محیط بازی واکنشی
  • 40. کاربرد محیط‌های بازی واکنشی
  • 41. یادگیری تقویتی برای ایجاد محیط‌های بازی واکنشی
  • 42. مدل‌سازی رفتار بازیکنان
  • 43. پیش‌بینی اقدامات بازیکنان
  • 44. تطبیق محیط با رفتار بازیکنان
  • 45. ایجاد چالش برای بازیکنان
  • 46. تنظیم سختی بازی
  • 47. تولید محتوای پویا در بازی
  • 48. شخصیت‌سازی پویا در بازی
  • 49. روایت داستانی پویا در بازی
  • 50. تأثیر محیط واکنشی بر تجربه بازیکن
  • 51. افزایش درگیری بازیکن
  • 52. ایجاد حس غرق‌شدگی
  • 53. شخصی‌سازی تجربه بازی
  • 54. کاربردهای پیشرفته MARL
  • 55. MARL در رباتیک
  • 56. MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. MARL در سیستم‌های مالی
  • 58. MARL در شبکه‌های هوشمند
  • 59. MARL در مدیریت ترافیک
  • 60. MARL در بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 61. یادگیری تقویتی عمیق در MARL
  • 62. شبکه‌های عصبی برای MARL
  • 63. یادگیری توزیع‌شده در MARL
  • 64. یادگیری همکارانه در MARL
  • 65. یادگیری رقابتی در MARL
  • 66. یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 67. یادگیری مبتنی بر نقش
  • 68. یادگیری مبتنی بر ارتباطات
  • 69. مدل‌سازی عامل‌های دیگر
  • 70. تئوری بازی‌ها در MARL
  • 71. مفاهیم تعادل نش
  • 72. مفاهیم تعادل کورنو
  • 73. مفاهیم تعادل استاکلبرگ
  • 74. کاربرد تئوری بازی‌ها در طراحی استراتژی
  • 75. ارزیابی و تحلیل عملکرد MARL
  • 76. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 77. روش‌های آزمایش و خطا
  • 78. شبیه‌سازی و تحلیل آماری
  • 79. مقایسه الگوریتم‌های MARL
  • 80. مسائل اخلاقی در MARL
  • 81. ایجاد بازی‌های عادلانه
  • 82. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 83. تأثیرات اجتماعی MARL
  • 84. آینده MARL در بازی‌ها
  • 85. روندهای تحقیقاتی فعلی
  • 86. چالش‌های آینده
  • 87. فرصت‌های جدید در MARL
  • 88. تکنیک‌های پیشرفته در MARL
  • 89. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی
  • 90. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر هدف
  • 91. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر علاقه
  • 92. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر کنجکاوی
  • 93. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقالی
  • 94. یادگیری تقویتی با یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 95. یادگیری تقویتی با یادگیری خودنظارتی
  • 96. آموزش عامل‌ها در محیط‌های پیچیده
  • 97. ملاحظات پیاده‌سازی
  • 98. انتخاب چارچوب‌های نرم‌افزاری
  • 99. تنظیم پارامترها
  • 100. بهینه‌سازی عملکرد

📚 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.