اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی الگوریتم PPO برای بازی‌های استراتژیک پیچیده

کتاب پیاده‌سازی الگوریتم PPO برای بازی‌های استراتژیک پیچیده

تگ‌ها: PPO الگوریتم PPO بازی استراتژیک بازی‌سازی بهینه‌سازی الگوریتم هوش بازی هوش مصنوعی هوش مصنوعی بازی 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 الگوریتم PPO برای بازی‌های استراتژیک پیچیده

موضوع کلی: هوش مصنوعی در بازی‌سازی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 3. معرفی الگوریتم PPO
  • 4. تفاوت‌های PPO با سایر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 5. تابع هدف در PPO
  • 6. مفهوم Advantage Function
  • 7. محاسبه Advantage در PPO
  • 8. روش‌های تخمین Advantage
  • 9. Clipping در PPO و اهمیت آن
  • 10. نسبت احتمال (Probability Ratio) در PPO
  • 11. بهینه‌سازی سیاست (Policy Optimization) در PPO
  • 12. پیاده‌سازی گام به گام الگوریتم PPO
  • 13. تنظیم پارامترهای PPO
  • 14. انتخاب تابع پاداش مناسب در بازی‌های استراتژیک
  • 15. طراحی فضای حالت (State Space) برای بازی‌های استراتژیک
  • 16. طراحی فضای عمل (Action Space) برای بازی‌های استراتژیک
  • 17. استفاده از شبکه‌های عصبی در PPO
  • 18. معماری شبکه‌های عصبی برای سیاست و ارزش
  • 19. نرمال‌سازی داده‌ها در PPO
  • 20. استفاده از حافظه تجربی (Experience Replay) در PPO
  • 21. روش‌های کاهش واریانس در PPO
  • 22. تکنیک‌های موازی‌سازی (Parallelization) در PPO
  • 23. PPO در محیط‌های چندعاملی (Multi-Agent Environments)
  • 24. استفاده از PPO برای آموزش ربات‌های بازی‌ساز
  • 25. PPO و یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 26. PPO و یادگیری سلسله مراتبی (Hierarchical Learning)
  • 27. استفاده از PPO در بازی‌های بی‌درنگ (Real-Time Games)
  • 28. PPO و بازی‌های با اطلاعات ناقص (Imperfect Information Games)
  • 29. معرفی TensorFlow و PyTorch برای پیاده‌سازی PPO
  • 30. پیاده‌سازی PPO با استفاده از TensorFlow
  • 31. پیاده‌سازی PPO با استفاده از PyTorch
  • 32. اشکال‌زدایی و تست پیاده‌سازی PPO
  • 33. ارزیابی عملکرد PPO در بازی‌های استراتژیک
  • 34. مقایسه PPO با سایر الگوریتم‌ها در بازی‌های استراتژیک
  • 35. بهبود پایداری آموزش PPO
  • 36. راهکارهای مقابله با بیش‌برازش (Overfitting) در PPO
  • 37. استفاده از تکنیک‌های Regularization در PPO
  • 38. PPO و یادگیری فعال (Active Learning)
  • 39. PPO و یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 40. استفاده از PPO برای تولید رفتارهای هوشمند در بازی‌ها
  • 41. بهینه‌سازی PPO برای بازی‌های با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 42. استفاده از Curriculum Learning در PPO
  • 43. PPO و طراحی هوش مصنوعی برای بازی‌های رقابتی
  • 44. PPO و یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 45. PPO و یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 46. PPO و یادگیری تقویتی نیمه‌تعاملی (Semi-Interactive Reinforcement Learning)
  • 47. استفاده از PPO برای طراحی دشمنان هوشمند در بازی‌ها
  • 48. PPO و تولید محتوای رویه‌ای (Procedural Content Generation)
  • 49. PPO و یادگیری تقویتی در بازی‌های مبتنی بر متن
  • 50. PPO و یادگیری تقویتی در بازی‌های موبایل
  • 51. PPO و یادگیری تقویتی در بازی‌های رایانه‌ای شخصی
  • 52. PPO و یادگیری تقویتی در بازی‌های کنسولی
  • 53. چالش‌ها و محدودیت‌های PPO
  • 54. آینده یادگیری تقویتی در بازی‌سازی
  • 55. تحقیقات جاری در زمینه PPO و بازی‌سازی
  • 56. منابع و ابزارهای مفید برای یادگیری PPO
  • 57. مطالعه موردی: پیاده‌سازی PPO در یک بازی استراتژیک خاص
  • 58. بررسی کدهای منبع PPO
  • 59. بهبود کارایی حافظه در پیاده‌سازی PPO
  • 60. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری برای PPO
  • 61. PPO و یادگیری تقویتی با تقلید (Imitation Learning)
  • 62. PPO و یادگیری تقویتی با پاداش‌های شکل‌دهی (Reward Shaping)
  • 63. PPO و یادگیری تقویتی با اکتشاف ذاتی (Intrinsic Motivation)

📚 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.