اکسپرس 24
کتاب استراتژی‌های یادگیری عمیق در بازی‌ها: درس‌هایی از AlphaGo

کتاب استراتژی‌های یادگیری عمیق در بازی‌ها: درس‌هایی از AlphaGo

تگ‌ها: Deep Learning آلفاگو استراتژی بازی الگوریتم یادگیری بازی هوشمند تحلیل داده شبکه‌های عصبی فان‌هویی هوش مصنوعی 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 استراتژی‌های یادگیری عمیق در بازی‌ها: درس‌هایی از AlphaGo

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی
  • 3. معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی
  • 4. تابع فعال‌سازی و نقش آن در یادگیری عمیق
  • 5. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی
  • 6. انتخاب نرخ یادگیری مناسب
  • 7. روش‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و کاربرد آن‌ها در بازی‌ها
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در بازی‌ها
  • 10. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 11. یادگیری عمیق بدون نظارت
  • 12. یادگیری انتقالی در بازی‌ها
  • 13. استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده در یادگیری عمیق
  • 14. معرفی فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 15. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با TensorFlow
  • 16. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با PyTorch
  • 17. بهبود عملکرد شبکه‌های عصبی با استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی
  • 18. استراتژی‌های جستجو در بازی‌ها
  • 19. درخت جستجوی مونت‌کارلو (MCTS)
  • 20. ترکیب یادگیری عمیق و MCTS
  • 21. معماری AlphaGo و اجزای اصلی آن
  • 22. سیاست شبکه (Policy Network) در AlphaGo
  • 23. شبکه ارزش (Value Network) در AlphaGo
  • 24. آموزش شبکه‌های AlphaGo
  • 25. تکنیک‌های خودآموزی در یادگیری عمیق
  • 26. استفاده از یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک
  • 27. تکنیک‌های موازی‌سازی در یادگیری عمیق
  • 28. بهبود پایداری آموزش شبکه‌های عمیق
  • 29. استفاده از حافظه در شبکه‌های عصبی
  • 30. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت بلندمدت (LSTM)
  • 31. شبکه‌های حافظه گیت‌دار بازگشتی (GRU)
  • 32. کاربرد شبکه‌های LSTM و GRU در بازی‌ها
  • 33. تحلیل بازی‌های AlphaGo و استخراج استراتژی‌ها
  • 34. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 35. بررسی چالش‌های یادگیری عمیق در بازی‌ها
  • 36. یادگیری عمیق در بازی‌های چندنفره
  • 37. یادگیری عمیق در بازی‌های با اطلاعات ناقص
  • 38. استفاده از یادگیری عمیق در بازی‌های ویدئویی
  • 39. یادگیری عمیق در بازی‌های تخته‌ای
  • 40. یادگیری عمیق در بازی‌های کارتی
  • 41. یادگیری عمیق در بازی‌های رومیزی
  • 42. یادگیری عمیق و هوش مصنوعی رقابتی
  • 43. بهینه‌سازی عملکرد بازی‌سازهای هوش مصنوعی
  • 44. تکنیک‌های کاهش حجم محاسبات در یادگیری عمیق
  • 45. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU)
  • 46. بررسی معماری‌های جدید شبکه‌های عصبی
  • 47. یادگیری عمیق و بازی‌های شبیه‌سازی
  • 48. استفاده از یادگیری عمیق در رباتیک بازی
  • 49. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 50. تکنیک‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی عمیق
  • 51. آشنایی با الگوریتم‌های Q-Learning و SARSA
  • 52. آشنایی با الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 53. یادگیری عمیق و استراتژی‌های بازی‌های رایانه‌ای
  • 54. پیش‌بینی رفتار حریف در بازی‌ها
  • 55. تکنیک‌های فریب در بازی‌ها با استفاده از یادگیری عمیق
  • 56. یادگیری عمیق و طراحی سطوح بازی
  • 57. بهبود تجربه کاربری در بازی‌ها با استفاده از یادگیری عمیق
  • 58. یادگیری عمیق و تحلیل داده‌های بازی
  • 59. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری عمیق پیشرفته
  • 60. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 61. یادگیری متا (Meta-Learning)
  • 62. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 63. کاربرد یادگیری عمیق در تصمیم‌گیری بازی
  • 64. یادگیری عمیق و ایجاد شخصیت‌های غیرقابل پیش‌بینی در بازی
  • 65. تکنیک‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق
  • 66. یادگیری عمیق و بازی‌های استراتژیک پیچیده
  • 67. یادگیری عمیق و بهینه‌سازی استراتژی‌های بازی
  • 68. یادگیری عمیق و کشف استراتژی‌های جدید در بازی‌ها
  • 69. آینده یادگیری عمیق 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.