اکسپرس 24
کتاب الگوریتم های کمینه - بیشینه: برای توسعه دهندگان بازی های هوشمند

کتاب الگوریتم های کمینه - بیشینه: برای توسعه دهندگان بازی های هوشمند

تگ‌ها: الگوریتم جستجوی درخت الگوریتم مینیمکس الگوریتم‌های بهینه‌سازی برنامه‌نویسی بازی توسعه‌دهنده بازی طراحی بازی رایانه‌ای هوش مصنوعی بازی یادگیری ماشین در بازی

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 الگوریتم های کمینه - بیشینه: برای توسعه دهندگان بازی های هوشمند

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. الگوریتم های کمینه-بیشینه: مبانی و کاربردها
  • 2. مدل‌سازی بازی های دو نفره با مجموع صفر
  • 3. درخت بازی و گره‌های تصمیم
  • 4. تابع ارزیابی و هیوریستیک در بازی‌های هوشمند
  • 5. پیاده‌سازی پایه الگوریتم Minimax
  • 6. جستجوی عمق-اول در درخت بازی
  • 7. عمق جستجو و محدودیت‌های زمانی
  • 8. بهینه‌سازی با آلفا-بتا برش
  • 9. الگوریتم آلفا-بتا برش: پیاده‌سازی گام به گام
  • 10. ترتیب بندی گره‌ها برای برش کارآمد
  • 11. مرزهای آلفا و بتا در جستجوی رقابتی
  • 12. الگوریتم Negamax و ساده‌سازی Minimax
  • 13. Negamax با آلفا-بتا برش
  • 14. مدیریت حافظه در جستجوی درختی
  • 15. تکنیک Transposition Table
  • 16. ذخیره و بازیابی وضعیت‌های تکراری
  • 17. الگوریتم جستجوی تکراری عمیق‌شونده
  • 18. Iterative Deepening در بازی‌های هوشمند
  • 19. تعادل بین سرعت و دقت در جستجو
  • 20. الگوریتم MTD(f) برای جستجوی سریع
  • 21. جستجوی حداقلی (Minimal Search) در درخت بازی
  • 22. الگوریتم Aspiration Window
  • 23. تحلیل حساسیت مرزهای آلفا-بتا
  • 24. استفاده از هیوریستیک‌های خاص بازی
  • 25. طراحی تابع ارزیابی وزنی
  • 26. یادگیری وزن‌های تابع ارزیابی
  • 27. تکنیک Null Move Pruning
  • 28. جستجوی بی‌حرکتی برای کاهش شاخه‌ها
  • 29. تکنیک Late Move Reduction
  • 30. ارزیابی بی‌درنگ (Quiescence Search) برای وضعیت‌های ناپایدار
  • 31. جستجوی گسترش یافته در موقعیت‌های بحرانی
  • 32. الگوریتم Principal Variation Search
  • 33. جستجوی اصلی-متغیر با آلفا-بتا
  • 34. الگوریتم Scout و اثبات بهینه بودن
  • 35. الگوریتم SSS* برای جستجوی بهترین-اول
  • 36. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های کمینه-بیشینه
  • 37. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های جستجو
  • 38. الگوریتم های هیبریدی در بازی‌های هوشمند
  • 39. ترکیب Minimax با یادگیری ماشین
  • 40. شبکه‌های عصبی برای تابع ارزیابی
  • 41. یادگیری تقویتی در بازی‌های رقابتی
  • 42. پیاده‌سازی بازی دوز با Minimax
  • 43. مدل‌سازی بازی شطرنج با الگوریتم‌های کمینه-بیشینه
  • 44. پیاده‌سازی بازی ایکس-او با آلفا-بتا برش
  • 45. الگوریتم های کمینه-بیشینه در بازی‌های ورق
  • 46. کاربرد در بازی‌های استراتژی نوبتی
  • 47. مدل‌سازی عدم قطعیت در بازی‌های تصادفی
  • 48. الگوریتم Expectiminimax برای بازی‌های دارای شانس
  • 49. مدیریت ریسک و احتمال در تصمیم‌گیری بازی
  • 50. بازی‌های چندنفره و تعمیم Minimax
  • 51. الگوریتم Paranoid برای بازی‌های چندنفره
  • 52. مدل‌سازی ائتلاف و رقابت در بازی‌های گروهی
  • 53. تکنیک‌های کاهش شاخه در بازی‌های پیچیده
  • 54. الگوریتم Monte Carlo Tree Search (MCTS) در مقابل Minimax
  • 55. ترکیب MCTS با الگوریتم‌های کمینه-بیشینه
  • 56. بهبود سرعت با پردازش موازی در جستجوی بازی
  • 57. پیاده‌سازی چندنخی الگوریتم Minimax
  • 58. بازیابی وضعیت با هشینگ Zobrist
  • 59. مدیریت حافظه کش برای Transposition Table
  • 60. الگوریتم Progressive Deepening برای کنترل زمان
  • 61. تکنیک Time Management در مسابقات بازی
  • 62. الگوریتم Adaptive Search بر اساس سطح حریف
  • 63. شبیه‌سازی حریف هوشمند با الگوریتم کمینه-بیشینه
  • 64. تست و ارزیابی الگوریتم‌های بازی
  • 65. معیارهای سنجش عملکرد الگوریتم
  • 66. بهینه‌سازی کد برای سرعت بیشتر
  • 67. مطالعه موردی: الگوریتم DeepBlue
  • 68. مطالعه موردی: AlphaGo و ترکیب با یادگیری عمیق
  • 69. الگوریتم های کمینه-بیشینه در بازی‌های بلادرنگ
  • 70. تفاوت بازی‌های نوبتی و بلادرنگ در جستجو
  • 71. مدل‌سازی زمان واکنش در الگوریتم
  • 72. پیاده‌سازی کامل یک بازی هوشمند ساده

📚 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.