اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی NPCهای هوشمند و پیچیده

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی NPCهای هوشمند و پیچیده

تگ‌ها: MARL بازی‌سازی شخصیت‌های بازی طراحی NPC هوش مصنوعی بازی هوش مصنوعی چندعامله یادگیری تقویتی 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 برای طراحی NPCهای هوشمند و پیچیده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی بازی‌های ویدئویی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه‌ای یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر کلیدی محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و اهمیت آن در یادگیری
  • 5. مدل‌های یادگیری تقویتی: مارکوف
  • 6. مراحل تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 7. حالت، عمل، پاداش و سیاست
  • 8. یادگیری تقویتی در مقابل یادگیری نظارت‌شده
  • 9. یادگیری تقویتی در مقابل یادگیری بدون نظارت
  • 10. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 11. کاربرد هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 12. طراحی شخصیت‌های غیرقابل بازی (NPC)
  • 13. چالش‌های طراحی NPCهای هوشمند
  • 14. مقدمه‌ای بر عامل‌های هوشمند
  • 15. مفهوم عامل در سیستم‌های هوشمند
  • 16. اصول عامل‌های عقلانی
  • 17. انواع عامل‌های هوشمند
  • 18. عامل‌های مبتنی بر رفلکس
  • 19. عامل‌های مبتنی بر هدف
  • 20. عامل‌های مبتنی بر مطلوبیت
  • 21. عامل‌های مبتنی بر یادگیری
  • 22. یادگیری تقویتی به عنوان یک رویکرد عامل‌محور
  • 23. مفهوم عامل‌های چندگانه
  • 24. تفاوت عامل‌های تک‌عامله و چندعامله
  • 25. مقدمه‌ای بر محیط‌های چندعامله (MEC)
  • 26. انواع تعاملات در محیط‌های چندعامله
  • 27. همکاری در محیط‌های چندعامله
  • 28. رقابت در محیط‌های چندعامله
  • 29. محیط‌های مختلط (همکاری و رقابت)
  • 30. چالش‌های یادگیری در محیط‌های چندعامله
  • 31. مسائل هماهنگی در یادگیری چندعامله
  • 32. مسائل عدم قطعیت در یادگیری چندعامله
  • 33. مسائل پیچیدگی محاسباتی در یادگیری چندعامله
  • 34. روش‌های یادگیری چندعامله
  • 35. یادگیری تقویتی مستقل (Independent RL)
  • 36. محدودیت‌های یادگیری تقویتی مستقل
  • 37. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized RL)
  • 38. مزایا و معایب رویکردهای مرکزی
  • 39. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل مرکزی-محیطی (Centralized Training, Decentralized Execution)
  • 40. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 41. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در یادگیری تقویتی
  • 42. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در یادگیری تقویتی
  • 43. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 44. یادگیری عمیق تقویتی (Deep RL)
  • 45. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 46. یادگیری Q-Network (DQN)
  • 47. پیشرفت‌های DQN
  • 48. Policy Gradients
  • 49. Actor-Critic Methods
  • 50. یادگیری تقویتی چندعامله با رویکرد Actor-Critic
  • 51. طراحی تابع پاداش برای NPCهای پیچیده
  • 52. تنظیم دقیق تابع پاداش
  • 53. تست و ارزیابی توابع پاداش
  • 54. شبیه‌سازی محیط‌های بازی
  • 55. ابزارهای شبیه‌سازی بازی
  • 56. Unity ML-Agents
  • 57. OpenAI Gym
  • 58. PyBullet
  • 59. توسعه NPCهای یادگیرنده در Unity
  • 60. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در Unity
  • 61. آموزش NPCها برای وظایف خاص
  • 62. آموزش NPCها برای همکاری با بازیکن
  • 63. آموزش NPCها برای واکنش به اقدامات بازیکن
  • 64. طراحی NPCهای پویا و غیرقابل پیش‌بینی
  • 65. استفاده از یادگیری تقویتی برای ایجاد رفتار طبیعی
  • 66. ایجاد NPCهای با شخصیت‌های متمایز
  • 67. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری چندعامله
  • 68. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 69. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 70. QMIX: Value Decomposition Networks
  • 71. Synergy in Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 72. Credit Assignment Problem in Multi-Agent Systems
  • 73. Exploration Strategies in Multi-Agent Environments
  • 74. Transfer Learning for Multi-Agent NPCs
  • 75. Meta-Learning for Multi-Agent NPCs
  • 76. Multi-Agent Imitation Learning
  • 77. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) for NPCs
  • 78. Ethical Considerations in AI NPC Design
  • 79. Fairness and Bias in Multi-Agent NPC Behavior
  • 80. Privacy in Multi-Agent NPC Interactions
  • 81. Security of Multi-Agent NPC Systems
  • 82. Future Trends in Multi-Agent NPC Development
  • 83. Generative Adversarial Networks (GANs) for NPC Behavior
  • 84. Reinforcement Learning for Procedural Content Generation
  • 85. AI for Game Balancing and Difficulty Adjustment
  • 86. Scalability of Multi-Agent RL Systems
  • 87. Real-time Multi-Agent NPC Decision Making
  • 88. Computational Efficiency in Multi-Agent RL
  • 89. Performance Evaluation Metrics for Multi-Agent NPCs
  • 90. Case Studies of Advanced NPC Design
  • 91. The Role of AI in Modern Game Development
  • 92. Impact of Intelligent NPCs on Player Experience
  • 93. Designing for Emergent Behavior in Games
  • 94. The Future of Interactive Entertainment with AI NPCs

📚 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.