کتاب شبیه‌سازی و تحلیل بازی شطرنج با MARL

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 شبیه‌سازی و تحلیل بازی شطرنج با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های بازی‌های شطرنج

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 2. شطرنج: تاریخچه و مبانی
  • 3. قوانین شطرنج و اصطلاحات رایج
  • 4. نمایش بازی شطرنج به صورت عددی
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 6. یادگیری نظارت شده در شطرنج
  • 7. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
  • 8. الگوریتم‌های جستجوی درخت بازی
  • 9. ارزیابی وضعیت در شطرنج
  • 10. تابع پاداش در یادگیری تقویتی شطرنج
  • 11. شبکه‌های عصبی: مبانی و کاربردها
  • 12. شبکه‌های عصبی پیچشی برای شطرنج
  • 13. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای ارزیابی وضعیت
  • 14. یادگیری عمیق تقویتی (DRL)
  • 15. الگوریتم Q-learning
  • 16. الگوریتم SARSA
  • 17. الگوریتم‌های سیاست گرادیانی
  • 18. روش‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی
  • 19. استراتژی‌های یادگیری حریف
  • 20. تکنیک‌های موازی‌سازی در MARL
  • 21. مقدمه‌ای بر MARL
  • 22. چالش‌های MARL در شطرنج
  • 23. الگوریتم‌های MARL برای شطرنج
  • 24. یادگیری متقابل در MARL
  • 25. یادگیری همکارانه در MARL
  • 26. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 27. متریک‌های ارزیابی بازی شطرنج
  • 28. تحلیل بازی‌های شطرنج با MARL
  • 29. تصمیم‌گیری استراتژیک در شطرنج با MARL
  • 30. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در MARL
  • 31. استفاده از داده‌های بازی‌های شطرنج موجود
  • 32. مجموعه داده‌های شطرنج برای آموزش MARL
  • 33. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 34. معماری‌های بازیگر-منتقد در MARL
  • 35. روش‌های کاهش واریانس در MARL
  • 36. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL شطرنج
  • 37. یادگیری مداوم (Continual Learning) در MARL شطرنج
  • 38. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning) در شطرنج
  • 39. تحلیل رفتار بازیکنان شطرنج با MARL
  • 40. شناسایی الگوهای استراتژیک در شطرنج
  • 41. پیش‌بینی حرکات حریف با MARL
  • 42. توسعه یک موتور شطرنج با MARL
  • 43. پیاده‌سازی MARL شطرنج با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
  • 44. TensorFlow و Keras برای MARL شطرنج
  • 45. PyTorch برای MARL شطرنج
  • 46. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
  • 47. مبانی برنامه‌نویسی شطرنج
  • 48. ارتباط با موتورهای شطرنج موجود (Stockfish, Leela Chess Zero)
  • 49. شبیه‌سازی محیط شطرنج برای MARL
  • 50. طراحی و پیاده‌سازی محیط شطرنج
  • 51. ارائه نتایج و تفسیر آن‌ها
  • 52. گزارش‌دهی و مستندسازی پروژه‌های MARL شطرنج
  • 53. چالش‌ها و محدودیت‌های MARL در شطرنج
  • 54. آینده MARL در شطرنج و بازی‌های استراتژیک
  • 55. بهبود الگوریتم‌های MARL برای شطرنج
  • 56. استفاده از MARL در آموزش شطرنج
  • 57. کاربردهای MARL در سایر بازی‌ها
  • 58. اخلاق در استفاده از MARL در بازی‌ها
  • 59. مقایسه MARL با روش‌های سنتی هوش مصنوعی در شطرنج
  • 60. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش MARL
  • 61. استفاده از الگوریتم‌های فشرده‌سازی مدل در MARL
  • 62. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning) در شطرنج
  • 63. استفاده از مدل‌های احتمالی در MARL شطرنج
  • 64. تحلیل حساسیت الگوریتم‌های MARL به پارامترهای مختلف
  • 65. استفاده از یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)

📚 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.