اکسپرس 24
کتاب مباحث پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله برای توسعه بازی

کتاب مباحث پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله برای توسعه بازی

تگ‌ها: MARL توسعه بازی توسعه بازی با هوش مصنوعی طراحی هوشمند بازی عامل‌های هوشمند هوش مصنوعی بازی هوش مصنوعی در بازی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق

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 مباحث پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله برای توسعه بازی

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. عامل‌ها در محیط‌های پویا
  • 4. فضای حالت و فضای عمل
  • 5. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 7. یادگیری Q-Learning
  • 8. یادگیری SARSA
  • 9. یادگیری مبتنی بر مدل
  • 10. یادگیری بدون مدل
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 12. تفاوت‌های MARL با RL تک‌عامله
  • 13. چالش‌های هماهنگی و رقابت در MARL
  • 14. محیط‌های چندعامله
  • 15. فضای حالت مشترک و فضای عمل مشترک
  • 16. فضای حالت مشاهده‌ای و فضای عمل مشاهده‌ای
  • 17. مدل‌های همکاری در MARL
  • 18. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 19. مدل‌های ترکیبی در MARL
  • 20. تئوری بازی‌های در MARL
  • 21. مفاهیم تعادل نش
  • 22. بازی‌های صفر و غیرصفر
  • 23. کاربرد تئوری بازی در هماهنگی عامل‌ها
  • 24. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای همکاری
  • 25. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 26. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 27. QMIX (Q-learning for Cooperative Multi-Agent Systems)
  • 28. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 29. COOP (Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 30. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای رقابت
  • 31. Self-Play در MARL
  • 32. AlphaStar و DeepMind
  • 33. بازی‌های دو نفره و چند نفره
  • 34. تکنیک‌های یادگیری برای بازی‌های رقابتی
  • 35. استراتژی‌های پویا در بازی‌های رقابتی
  • 36. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای محیط‌های مختلط
  • 37. ترکیب همکاری و رقابت
  • 38. مدل‌سازی دینامیک‌های پیچیده
  • 39. تخصیص منابع در محیط‌های چندعامله
  • 40. مدیریت ترافیک با MARL
  • 41. سیستم‌های رباتیک چندعامله
  • 42. کنترل ناوگان وسایل نقلیه خودران
  • 43. شبکه‌های هوشمند و مدیریت انرژی
  • 44. بازی‌های استراتژیک و شبیه‌سازی
  • 45. توسعه بازی‌های هوش مصنوعی
  • 46. یادگیری تقویتی در بازی‌های تخته‌ای
  • 47. یادگیری تقویتی در بازی‌های ویدئویی
  • 48. طراحی محیط‌های یادگیری برای MARL
  • 49. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در MARL
  • 50. معیارهای سنجش موفقیت در محیط‌های چندعامله
  • 51. تحلیل حساسیت پارامترها در MARL
  • 52. پیاده‌سازی عملی MARL
  • 53. استفاده از چارچوب‌های نرم‌افزاری MARL (مانند PettingZoo, RLlib)
  • 54. آماده‌سازی داده‌ها و پیش‌پردازش
  • 55. طراحی شبکه عصبی برای عامل‌ها
  • 56. آموزش و تنظیم هایپرپارامترها
  • 57. دیباگ کردن و رفع اشکال در MARL
  • 58. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL
  • 59. کارایی محاسباتی در MARL
  • 60. استفاده از سخت‌افزار موازی
  • 61. تکنیک‌های تقویتی یادگیری برای افزایش سرعت آموزش
  • 62. یادگیری انتقالی در MARL
  • 63. یادگیری با داده‌های محدود
  • 64. یادگیری مداوم در محیط‌های پویا
  • 65. قابلیت تفسیرپذیری در MARL
  • 66. درک تصمیمات عامل‌ها
  • 67. اعتماد به سیستم‌های MARL
  • 68. مسائل اخلاقی در MARL
  • 69. سوگیری در الگوریتم‌های MARL
  • 70. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 71. ملاحظات امنیتی در MARL
  • 72. حملات به عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 73. حفاظت از سیستم‌های MARL
  • 74. آینده پژوهش در MARL
  • 75. روندهای نوظهور در MARL
  • 76. کاربردهای جدید MARL
  • 77. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله
  • 78. نقش شبکه‌های عصبی کانولوشنی در MARL
  • 79. نقش شبکه‌های عصبی بازگشتی در MARL
  • 80. مدل‌های مبتنی بر توجه در MARL
  • 81. یادگیری مبتنی بر حافظه در MARL
  • 82. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 83. یادگیری اکتشافی در MARL
  • 84. تکنیک‌های نوآورانه در طراحی پاداش
  • 85. بهینه‌سازی فضای عمل بسیار بزرگ
  • 86. یادگیری تقویتی برای رباتیک پیشرفته
  • 87. کاربرد MARL در ربات‌های انسان‌نما
  • 88. هماهنگی ربات‌ها در وظایف پیچیده
  • 89. کنترل ربات‌های صنعتی با MARL
  • 90. ربات‌های پرنده و پهپادها در MARL
  • 91. یادگیری تقویتی برای گراف‌ها و شبکه‌ها
  • 92. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با MARL
  • 93. مدیریت شبکه‌های ارتباطی با MARL
  • 94. بهینه‌سازی مسیر در شبکه‌های حمل و نقل
  • 95. نقش MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 96. یادگیری تقویتی برای شبیه‌سازی‌های علمی
  • 97. مدل‌سازی پدیده‌های طبیعی با MARL
  • 98. شبیه‌سازی سیستم‌های زیستی
  • 99. مدل‌سازی رفتار جمعی در سیستم‌ها
  • 100. پروژه‌های عملی در MARL

📚 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.