اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در مسابقات شطرنج

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در مسابقات شطرنج

تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های هوشمند بازی‌های استراتژیک برنامه‌نویسی شطرنج شطرنج مسابقات شطرنج هوش محاسباتی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری چندعامله

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 در مسابقات شطرنج

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های بازی‌های شطرنج

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه‌ای بر شطرنج و المان‌های آن
  • 3. ارزیابی وضعیت در شطرنج
  • 4. فضای حالت در بازی شطرنج
  • 5. مفهوم پاداش در یادگیری تقویتی شطرنج
  • 6. سیاست‌ها و استراتژی‌ها در شطرنج
  • 7. تابع ارزش و تخمین آن
  • 8. الگوریتم‌های جستجوی مونت‌کارلو (MCTS)
  • 9. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی شطرنج
  • 10. معماری شبکه‌های عصبی برای ارزیابی وضعیت
  • 11. تابع ضرر و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 12. مجموعه‌داده‌های شطرنج برای آموزش تقویتی
  • 13. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی
  • 14. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 15. الگوریتم Q-learning در شطرنج
  • 16. الگوریتم SARSA در شطرنج
  • 17. تقویت سیاست (Policy Gradient)
  • 18. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 19. استفاده از حافظه تجربه (Experience Replay)
  • 20. شبکه‌های هدف (Target Networks)
  • 21. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration) در یادگیری تقویتی
  • 22. توازن اکتشاف و بهره‌برداری
  • 23. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 24. مفهوم رقابت و همکاری در شطرنج
  • 25. یادگیری تقویتی خودبازی (Self-Play)
  • 26. ایجاد حریف‌های شطرنج با یادگیری تقویتی
  • 27. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 28. معیارهای ارزیابی در شطرنج
  • 29. مقایسه با موتورهای شطرنج موجود
  • 30. تکنیک‌های موازی‌سازی در یادگیری تقویتی
  • 31. استفاده از GPU و TPU برای آموزش سریع‌تر
  • 32. بهبود پایداری آموزش
  • 33. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها
  • 34. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 35. یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 36. تقسیم بازی شطرنج به زیرمسائل
  • 37. یادگیری استراتژی‌های آغازین (Opening)
  • 38. یادگیری استراتژی‌های میانی بازی (Middlegame)
  • 39. یادگیری استراتژی‌های پایانی بازی (Endgame)
  • 40. استفاده از دانش دامنه (Domain Knowledge) در یادگیری تقویتی
  • 41. ادغام قوانین شطرنج در مدل
  • 42. استفاده از ویژگی‌های مهره‌ها و خانه‌ها
  • 43. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 44. تکنیک‌های شکل‌دهی پاداش (Reward Shaping)
  • 45. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 46. استفاده از داده‌های موجود برای آموزش
  • 47. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 48. جلوگیری از حرکات غیرقانونی یا مضر
  • 49. یادگیری تقویتی با محدودیت‌ها
  • 50. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده (Predictive Models)
  • 51. پیش‌بینی حرکات حریف
  • 52. استفاده از داده‌های حریف برای یادگیری
  • 53. یادگیری تقویتی با سیاست‌های ترکیبی
  • 54. ترکیب سیاست‌های مختلف برای بهبود عملکرد
  • 55. استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک (Genetic Algorithms)
  • 56. بهینه‌سازی سیاست‌ها با الگوریتم‌های تکاملی
  • 57. یادگیری تقویتی با شبکه‌های گراف (Graph Neural Networks)
  • 58. نمایش شطرنج به صورت گراف
  • 59. استفاده از اطلاعات همسایگی مهره‌ها
  • 60. یادگیری تقویتی در بازی‌های پیچیده‌تر از شطرنج
  • 61. تعمیم الگوریتم‌ها به سایر بازی‌ها
  • 62. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری تقویتی در شطرنج
  • 63. مسائل مربوط به مقیاس‌پذیری و تعمیم‌پذیری
  • 64. آینده یادگیری تقویتی در شطرنج
  • 65. تحقیقات و توسعه‌های جدید در این حوزه
  • 66. اخلاق در استفاده از یادگیری تقویتی در شطرنج
  • 67. مسائل مربوط به تقلب و انصاف
  • 68. کاربردهای عملی یادگیری تقویتی در شطرنج
  • 69. کمک به بازیکنان در بهبود مهارت‌هایشان
  • 70. تحلیل بازی‌های شطرنج با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 71. استفاده از یادگیری تقویتی برای آموزش شطرنج
  • 72. طراحی سیستم‌های آموزشی هوشمند

📚 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.