اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی یادگیری تقویتی عمیق (DRL) برای بهینه‌سازی تست خودکار نرم‌افزار و هوشمندسازی کاراکترهای غیربازیکن (NPC) در بازی‌های رایانه‌ای

کتاب پیاده‌سازی یادگیری تقویتی عمیق (DRL) برای بهینه‌سازی تست خودکار نرم‌افزار و هوشمندسازی کاراکترهای غیربازیکن (NPC) در بازی‌های رایانه‌ای

تگ‌ها: DRL تست نرم افزار توسعه بازی رایانه ای کاراکترهای غیربازیکن مهندسی نرم افزار هوش مصنوعی بازی هوش مصنوعی در تست یادگیری تقویت عمیق یادگیری تقویتی 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 پیاده‌سازی یادگیری تقویتی عمیق (DRL) برای بهینه‌سازی تست خودکار نرم‌افزار و هوشمندسازی کاراکترهای غیربازیکن (NPC) در بازی‌های رایانه‌ای

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی و تفاوت آن با یادگیری نظارت‌شده
  • 2. آشنایی با مفاهیم عامل محیط پاداش و کنش در یادگیری تقویتی
  • 3. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف در مهندسی نرم‌افزار
  • 4. معرفی توابع ارزش و سیاست‌های تصمیم‌گیری در هوش مصنوعی
  • 5. پیاده‌سازی الگوریتم کیو-یادگیری برای رفتارهای ساده
  • 6. بررسی شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی عمیق
  • 7. معماری دیپ کیو-نتورک و کاربرد آن در محیط‌های شبیه‌سازی
  • 8. تکنیک‌های تجربه بازپخش برای افزایش پایداری آموزش
  • 9. آشنایی با الگوریتم‌های گرادیان سیاست و کاربردهای آن
  • 10. پیاده‌سازی الگوریتم‌های بازیگر-منتقد در محیط‌های هوشمند
  • 11. مبانی تست خودکار نرم‌افزار و چالش‌های پوشش کد
  • 12. نقش یادگیری تقویتی در تولید خودکار سناریوهای تست
  • 13. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی برای تست خودکار رابط کاربری
  • 14. بهینه‌سازی توابع پاداش برای شناسایی خودکار باگ‌ها
  • 15. استفاده از هوش مصنوعی برای اولویت‌بندی موارد تست
  • 16. کاهش فضای جستجوی تست با استفاده از یادگیری عمیق
  • 17. مدل‌سازی رفتارهای تعاملی کاراکترهای غیربازیکن در محیط‌های مجازی
  • 18. پیاده‌سازی ماشین‌های حالت متناهی در کنار یادگیری تقویتی
  • 19. طراحی سیستم‌های تصمیم‌گیر برای تعامل هوشمند کاراکترها
  • 20. پیاده‌سازی سیستم‌های ناوبری هوشمند برای کاراکترهای غیربازیکن
  • 21. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملکرد در محیط‌های بازی
  • 22. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای مدیریت منابع در نرم‌افزار
  • 23. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوشمند در تست‌های رگرسیون
  • 24. چالش‌های همگرایی در آموزش مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 25. استفاده از یادگیری تقویتی در تست امنیت نرم‌افزار با رعایت ضوابط اخلاقی
  • 26. پیاده‌سازی سیستم‌های نظارتی هوشمند برای پایش سلامت نرم‌افزار
  • 27. ترکیب یادگیری تقویتی با الگوریتم‌های ژنتیک در تست نرم‌افزار
  • 28. تکنیک‌های انتقال یادگیری برای کاهش زمان آموزش مدل‌ها
  • 29. استفاده از شبیه‌سازها برای آموزش رفتارهای پیچیده کاراکترها
  • 30. مستندسازی و تحلیل نتایج حاصل از تست‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 31. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی کاربران
  • 32. استفاده از ابزارهای متن‌باز برای پیاده‌سازی یادگیری تقویتی
  • 33. بررسی محدودیت‌های محاسباتی در پیاده‌سازی یادگیری تقویتی عمیق
  • 34. به‌کارگیری یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی تجربه کاربری
  • 35. اصول طراحی سیستم‌های تست خودکار مقیاس‌پذیر
  • 36. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های هوشمند در محیط‌های عملیاتی
  • 37. مدیریت خطا و استثناها در پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوشمند
  • 38. تکنیک‌های بصری‌سازی رفتار هوش مصنوعی در محیط‌های نرم‌افزاری
  • 39. به‌روزرسانی مدل‌های هوشمند در چرخه‌های توسعه نرم‌افزار
  • 40. نتیجه‌گیری و مسیرهای آینده در هوش مصنوعی برای مهندسی نرم‌افزار

📚 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.