اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ایجاد دنیای مجازی پویا و زنده در بازی‌ها

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ایجاد دنیای مجازی پویا و زنده در بازی‌ها

تگ‌ها: MARL بازی‌های ویدئویی توسعه بازی دنیای مجازی شبیه‌سازی بازی طراحی بازی هوش مصنوعی بازی هوش مصنوعی چندعامله 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 یادگیری تقویتی چندعامله برای ایجاد دنیای مجازی پویا و زنده در بازی‌ها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع بازی‌های ویدئویی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. معرفی محیط‌های شبیه‌سازی شده در بازی‌ها
  • 3. عوامل مؤثر در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی برای یادگیری تقویتی
  • 5. الگوریتم Q-Learning در محیط‌های چندعامله
  • 6. الگوریتم SARSA در بازی‌ها
  • 7. تفاوت‌های Q-Learning و SARSA
  • 8. استراتژی‌های اکتشاف و بهره‌برداری
  • 9. تابع ارزش و تخمین آن
  • 10. روش‌های تخمین تابع ارزش
  • 11. بهینه‌سازی سیاست در یادگیری تقویتی
  • 12. استفاده از گرادیان سیاست
  • 13. روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 14. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در یادگیری تقویتی
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 17. استفاده از حافظه در یادگیری تقویتی
  • 18. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) در یادگیری تقویتی
  • 19. مفهوم پاداش (Reward) و طراحی آن
  • 20. شکل‌دهی پاداش (Reward Shaping)
  • 21. یادگیری تقویتی مخالف (Adversarial Reinforcement Learning)
  • 22. استفاده از یادگیری تقویتی برای کنترل شخصیت‌های غیرقابل بازی (NPC)
  • 23. ایجاد رفتار گروهی با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 24. همکاری و رقابت در یادگیری تقویتی
  • 25. مدیریت منابع در محیط‌های چندعامله
  • 26. تخصیص وظایف در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 27. بهینه‌سازی مسیر با یادگیری تقویتی
  • 28. یادگیری تقویتی برای ناوبری در محیط‌های پیچیده
  • 29. یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک
  • 30. یادگیری تقویتی در بازی‌های مبارزه‌ای
  • 31. یادگیری تقویتی در بازی‌های ورزشی
  • 32. یادگیری تقویتی برای تولید محتوای رویه‌ای (Procedural Content Generation)
  • 33. یادگیری تقویتی برای طراحی مراحل بازی
  • 34. یادگیری تقویتی برای تنظیم سختی بازی
  • 35. تطبیق‌پذیری یادگیری تقویتی با تغییرات محیط
  • 36. یادگیری تقویتی انتقال (Transfer Learning)
  • 37. یادگیری تقویتی چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 38. یادگیری تقویتی با تقلید (Imitation Learning)
  • 39. یادگیری تقویتی از طریق دموی انسانی
  • 40. یادگیری تقویتی خودآموز (Self-Play)
  • 41. تکنیک‌های کاهش بُعد در یادگیری تقویتی
  • 42. استفاده از PCA و Autoencoders
  • 43. ملاحظات مربوط به پایداری یادگیری
  • 44. تنظیم هایپرپارامترها در یادگیری تقویتی
  • 45. روش‌های موازی‌سازی در یادگیری تقویتی
  • 46. استفاده از GPU و TPU برای یادگیری تقویتی
  • 47. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 48. روش‌های نمایش نتایج یادگیری تقویتی
  • 49. چالش‌های یادگیری تقویتی در دنیای واقعی بازی‌ها
  • 50. مشکلات مربوط به اکتشاف و بهره‌برداری در محیط‌های پیچیده
  • 51. یادگیری تقویتی و اخلاق در بازی‌ها
  • 52. استفاده از یادگیری تقویتی برای افزایش جذابیت بازی
  • 53. بررسی موردی: پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در یک بازی ساده
  • 54. بررسی موردی: استفاده از یادگیری تقویتی در یک بازی تجاری
  • 55. آینده یادگیری تقویتی در صنعت بازی‌سازی
  • 56. روش‌های نوین یادگیری تقویتی
  • 57. استفاده از یادگیری تقویتی برای ایجاد هوش مصنوعی تطبیقی
  • 58. یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 59. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی
  • 60. یادگیری تقویتی و امنیت بازی
  • 61. یادگیری تقویتی برای تشخیص تقلب در بازی‌ها

📚 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.