کتاب بازی‌های با اطلاعات ناقص و استنباط در MARL

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 بازی‌های با اطلاعات ناقص و استنباط در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: بازی‌ها (Games)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بازی‌های با اطلاعات ناقص
  • 2. چالش‌های یادگیری تقویتی در بازی‌های با اطلاعات ناقص
  • 3. مفهوم استنباط و اطلاعات پنهان
  • 4. انواع اطلاعات ناقص در بازی‌های چندعامله
  • 5. بازی‌های پوکر به عنوان نمونه‌ای از اطلاعات ناقص
  • 6. بازی‌های کارتی با اطلاعات ناقص
  • 7. بازی‌های استراتژیک با اطلاعات پنهان
  • 8. مدل‌سازی بازی‌های با اطلاعات ناقص برای MARL
  • 9. ماتریس باور (Belief Matrix) و کاربرد آن
  • 10. روش‌های نمایش اطلاعات ناقص
  • 11. استراتژی‌های تعادلی نش (Nash Equilibrium) در بازی‌های با اطلاعات ناقص
  • 12. یادگیری تقویتی عمیق برای استنباط در بازی‌ها
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای مدل‌سازی حافظه در بازی‌ها
  • 14. شبکه‌های LSTM و کاربرد آن‌ها در بازی‌های اطلاعات ناقص
  • 15. استفاده از ترانسفورمرها برای استنباط و مدل‌سازی اطلاعات
  • 16. روش‌های Monte Carlo Tree Search (MCTS) در بازی‌های اطلاعات ناقص
  • 17. یادگیری سیاست‌های استوار (Robust Policies)
  • 18. یادگیری تقویتی مخالف (Adversarial Reinforcement Learning) در بازی‌های اطلاعات ناقص
  • 19. استفاده از مدل‌های احتمالی برای پیش‌بینی اقدامات حریف
  • 20. مدل‌سازی باورهای حریف (Opponent Belief Modeling)
  • 21. بازی‌های بلادرنگ (Real-time) با اطلاعات ناقص
  • 22. بازی‌های نوبتی (Turn-based) با اطلاعات ناقص
  • 23. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها در بازی‌های با اطلاعات ناقص
  • 24. متریک‌های ارزیابی در بازی‌های اطلاعات ناقص
  • 25. پیاده‌سازی یک بازی ساده با اطلاعات ناقص در محیط شبیه‌سازی
  • 26. استفاده از کتابخانه‌های MARL برای بازی‌های اطلاعات ناقص
  • 27. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای مدیریت پیچیدگی اطلاعات
  • 28. یادگیری بازنمایی (Representation Learning) برای اطلاعات ناقص
  • 29. استفاده از Autoencoders برای فشرده‌سازی اطلاعات
  • 30. یادگیری با تقلید (Imitation Learning) از بازیکنان متخصص
  • 31. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based Reinforcement Learning)
  • 32. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای تولید سناریوهای بازی
  • 33. بازی‌های چند مرحله‌ای با اطلاعات ناقص
  • 34. یادگیری سیاست‌های ترکیبی (Hybrid Policies)
  • 35. استراتژی‌های فریب و استنباط فریب در بازی‌ها
  • 36. بازی‌های با اطلاعات ناقص و تقارن عدم قطعیت
  • 37. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 38. استفاده از Curriculum Learning برای آموزش بازی‌های پیچیده
  • 39. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در بازی‌های اطلاعات ناقص
  • 40. روش‌های یادگیری چندگانه (Multi-task Learning) برای بهبود تعمیم‌پذیری
  • 41. مدیریت عدم قطعیت در استنباط
  • 42. روش‌های Bayesian برای استنباط در بازی‌ها
  • 43. استفاده از Particle Filters برای تخمین وضعیت بازی
  • 44. ترکیب یادگیری تقویتی و منطق فازی
  • 45. بازی‌های با اطلاعات ناقص و تصمیم‌گیری تحت ریسک
  • 46. استفاده از Value of Information برای تصمیم‌گیری
  • 47. بازی‌های با اطلاعات ناقص و هم‌تیمی‌های غیرقابل‌اعتماد
  • 48. یادگیری تقویتی در محیط‌های چندعامله غیرهمکار
  • 49. بررسی موردی: بازی Hanabi و چالش‌های اطلاعات ناقص
  • 50. مقدمه‌ای بر بازی‌های Poker و الگوریتم‌های حل آن
  • 51. استراتژی‌های Bluffing و Calling در بازی پوکر
  • 52. تحلیل بازی‌های با اطلاعات ناقص با استفاده از تئوری بازی‌ها
  • 53. یادگیری تقویتی با استفاده از داده‌های انسانی
  • 54. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در بازی‌های اطلاعات ناقص
  • 55. روش‌های موازی‌سازی (Parallelization) برای تسریع یادگیری
  • 56. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU)
  • 57. تکنیک‌های کاهش bias در یادگیری
  • 58. روش‌های مقابله با overfitting در بازی‌های اطلاعات ناقص
  • 59. استفاده از Regularization برای بهبود تعمیم‌پذیری

📚 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.