اکسپرس 24
کتاب ساخت عامل‌های یادگیری تقویتی Q برای بازی‌های استراتژیک

کتاب ساخت عامل‌های یادگیری تقویتی Q برای بازی‌های استراتژیک

تگ‌ها: AI Deep Q-Network DQN Q-Learning Reinforcement Learning الگوریتم بازی‌سازی بازی‌های استراتژیک پایتون شبکه عصبی گیم 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 ساخت عامل‌های یادگیری تقویتی Q برای بازی‌های استراتژیک

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و کاربردهای آن در بازی‌ها
  • 2. آشنایی با بازی‌های استراتژیک و چالش‌های هوش مصنوعی در آن‌ها
  • 3. مفهوم عامل (Agent) و محیط (Environment) در یادگیری تقویتی
  • 4. مفهوم پاداش (Reward) و نقش آن در یادگیری
  • 5. فضای حالت (State Space) و فضای عمل (Action Space)
  • 6. معرفی الگوریتم Q-Learning: اصول و مبانی
  • 7. جدول Q (Q-Table): ساختار و نحوه به‌روزرسانی
  • 8. معادله بلمن (Bellman Equation) و کاربرد آن در Q-Learning
  • 9. روش‌های اکتشاف (Exploration) و بهره‌برداری (Exploitation)
  • 10. ε-Greedy Policy: پیاده‌سازی و تنظیم پارامترها
  • 11. Softmax Policy: پیاده‌سازی و تنظیم پارامترها
  • 12. مفهوم Discount Factor (γ) و تاثیر آن بر یادگیری
  • 13. پیاده‌سازی Q-Learning در یک بازی ساده (مثلاً Tic-Tac-Toe)
  • 14. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری تقویتی (Gym, NumPy)
  • 15. استفاده از Gym برای تعریف محیط‌های بازی
  • 16. طراحی یک محیط بازی سفارشی در Gym
  • 17. حل مسئله Bandit با Q-Learning
  • 18. Q-Learning برای بازی‌های با حالت گسسته
  • 19. Q-Learning برای بازی‌های با عمل گسسته
  • 20. Q-Learning برای بازی‌های با حالت و عمل پیوسته (با استفاده از تقریب تابعی)
  • 21. تقریب تابعی (Function Approximation) و شبکه‌های عصبی
  • 22. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تخمین تابع Q
  • 23. Deep Q-Network (DQN): معرفی و معماری
  • 24. Experience Replay: مفهوم و پیاده‌سازی
  • 25. Target Network: مفهوم و پیاده‌سازی
  • 26. بهینه‌سازی DQN: تنظیم هایپرپارامترها
  • 27. DQN برای بازی‌های Atari
  • 28. مقدمه‌ای بر Double DQN
  • 29. مقدمه‌ای بر Dueling DQN
  • 30. مقدمه‌ای بر Prioritized Experience Replay
  • 31. مقدمه‌ای بر Rainbow DQN
  • 32. استراتژی‌های موازی در Q-Learning
  • 33. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
  • 34. ارزیابی عملکرد عامل‌های Q-Learning
  • 35. تحلیل منحنی یادگیری و تشخیص مشکلات
  • 36. تنظیم پارامترهای Q-Learning برای بهبود عملکرد
  • 37. Q-Learning در بازی‌های چندعاملی
  • 38. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 39. کاربرد Q-Learning در بازی‌های استراتژیک پیچیده (مثلاً StarCraft)
  • 40. پیاده‌سازی Q-Learning در یک بازی استراتژیک ساده
  • 41. چالش‌ها و محدودیت‌های Q-Learning
  • 42. آینده یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 43. بهبودپذیری و قابلیت تعمیم عامل‌های Q-Learning
  • 44. روش‌های مقابله با بیش‌برازش (Overfitting)
  • 45. استفاده از Regularization برای بهبود تعمیم‌پذیری
  • 46. مقدمه‌ای بر Transfer Learning در Q-Learning
  • 47. بهینه‌سازی حافظه در Q-Learning برای بازی‌های بزرگ
  • 48. مقایسه Q-Learning با سایر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 49. روش‌های ترکیب Q-Learning با سایر تکنیک‌های هوش مصنوعی
  • 50. ملاحظات اخلاقی در استفاده از 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.