اکسپرس 24
کتاب استراتژی‌های جستجوی minimax و alphabeta در هوش مصنوعی

کتاب استراتژی‌های جستجوی minimax و alphabeta در هوش مصنوعی

تگ‌ها: الگوریتم minimax الگوریتم آلفا بتا الگوریتم‌های جستجو بازی و هوش مصنوعی تصمیم‌گیری هوشمند جستجوی هوشمند هوش مصنوعی هوش مصنوعی ایران هوش مصنوعی پیشرفته 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 استراتژی‌های جستجوی minimax و alphabeta در هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و الگوریتم‌های جستجو

موضوع میانی: الگوریتم‌های بازی و تصمیم‌گیری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های جستجو در هوش مصنوعی
  • 2. بازی‌ها به عنوان مسئله‌ای در هوش مصنوعی
  • 3. نمایش حالت‌های بازی
  • 4. درخت بازی و فضا حالت
  • 5. الگوریتم Minimax: اصول و مبانی
  • 6. ارزیابی توابع اکتشافی
  • 7. توابع اکتشافی: طراحی و پیاده‌سازی
  • 8. بهینه‌سازی الگوریتم Minimax
  • 9. الگوریتم Alpha-Beta Pruning: معرفی و مفهوم
  • 10. کاهش شاخه‌های جستجو با Alpha-Beta Pruning
  • 11. پیاده‌سازی Alpha-Beta Pruning
  • 12. بهبود عملکرد Alpha-Beta Pruning
  • 13. مقایسه Minimax و Alpha-Beta Pruning
  • 14. پیچیدگی زمانی و مکانی الگوریتم‌ها
  • 15. کاربرد Minimax در بازی‌های دو نفره
  • 16. کاربرد Alpha-Beta در بازی‌های دو نفره
  • 17. مثال: Minimax در بازی Tic-Tac-Toe
  • 18. مثال: Alpha-Beta در بازی Tic-Tac-Toe
  • 19. توسعه‌ Minimax برای بازی‌های پیچیده‌تر
  • 20. توسعه‌ Alpha-Beta برای بازی‌های پیچیده‌تر
  • 21. حدس زدن بهترین حرکت حریف
  • 22. جستجوی تکراری (Iterative Deepening)
  • 23. جستجوی تکراری با Alpha-Beta
  • 24. محدودیت‌های زمانی در جستجو
  • 25. بهینه‌سازی با استفاده از حافظه پنهان (Caching)
  • 26. جستجوی ترتیبی حرکت‌ها (Move Ordering)
  • 27. جستجوی تاریخچه حرکت‌ها (History Heuristic)
  • 28. توابع اکتشافی پیشرفته
  • 29. ارزیابی موقعیت در بازی شطرنج
  • 30. ارزیابی موقعیت در بازی Go
  • 31. استفاده از یادگیری ماشین در توابع اکتشافی
  • 32. جستجوی Monte Carlo Tree Search (MCTS): مقدمه‌ای
  • 33. MCTS و بازی‌های پیچیده
  • 34. مقایسه MCTS با Minimax و Alpha-Beta
  • 35. کاربردهای MCTS در بازی‌های مختلف
  • 36. توسعه‌ MCTS برای بازی‌های با اطلاعات ناقص
  • 37. بازی‌های چند نفره: چالش‌ها و راهکارها
  • 38. الگوریتم‌های جستجو برای بازی‌های چند نفره
  • 39. استراتژی‌های بازی در محیط‌های نامطمئن
  • 40. تکنیک‌های کاهش ابعاد فضا حالت
  • 41. استفاده از دانش دامنه در جستجو
  • 42. بهینه‌سازی جستجو با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
  • 43. آینده‌ی الگوریتم‌های جستجو در هوش مصنوعی
  • 44. چالش‌های پیاده‌سازی الگوریتم‌های جستجو
  • 45. خطاهای رایج در پیاده‌سازی Minimax و Alpha-Beta
  • 46. روش‌های تست و ارزیابی الگوریتم‌های جستجو
  • 47. استفاده از کتابخانه‌های موجود برای جستجو
  • 48. آشنایی با موتورهای بازی معروف (مثال: Stockfish)
  • 49. تأثیر سخت‌افزار بر عملکرد الگوریتم‌های جستجو
  • 50. جستجوی موازی برای افزایش سرعت
  • 51. تحلیل و بهبود الگوریتم‌های جستجو
  • 52. کاربرد الگوریتم‌های جستجو در رباتیک
  • 53. مسائل تصمیم‌گیری در دنیای واقعی
  • 54. الگوریتم‌های جستجو در برنامه‌ریزی
  • 55. بهینه‌سازی تصمیم‌گیری با استفاده از جستجو
  • 56. جستجوی حریفانه (Adversarial Search)
  • 57. جستجوی چند مرحله‌ای
  • 58. تحلیل حساسیت توابع اکتشافی
  • 59. چالش‌های مقیاس‌پذیری در جستجو
  • 60. جستجو در بازی‌های با قوانین پیچیده
  • 61. جستجو در بازی‌های با اطلاعات پنهان
  • 62. جستجو در بازی‌های با حالت‌های تصادفی
  • 63. تکنیک‌های هیوریستیک در جستجو
  • 64. جستجوی محلی (Local Search)
  • 65. جستجوی تبرید شبیه‌سازی شده (Simulated Annealing)
  • 66. الگوریتم‌های تکاملی برای جستجو
  • 67. بهینه‌سازی ترکیبی الگوریتم‌های جستجو
  • 68. استفاده از شبکه‌های عصبی در جستجو
  • 69. جستجوی تقویتی (Reinforcement Learning) و بازی‌ها
  • 70. جستجوی تقویتی و استراتژی‌های بهینه
  • 71. آینده‌ی هوش مصنوعی 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.