کتاب الگوریتم‌های بازی‌سازی و معماری AlphaGo: از صفر تا قهرمان

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 الگوریتم‌های بازی‌سازی و معماری AlphaGo: از صفر تا قهرمان

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر AlphaGo و اهمیت آن در هوش مصنوعی
  • 2. مروری بر تاریخچه بازی‌سازی با هوش مصنوعی
  • 3. بازی Go: قوانین، استراتژی‌ها و پیچیدگی
  • 4. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه و انواع الگوریتم‌ها
  • 5. شبکه‌های عصبی عمیق: مقدمه‌ای بر معماری آن‌ها
  • 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و کاربرد آن‌ها در AlphaGo
  • 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و استفاده از آن‌ها در پردازش دنباله‌ها
  • 8. سیاست‌گرادیان (Policy Gradient) و روش‌های نمونه‌برداری
  • 9. ارزش‌تخمین (Value Estimation) و تابع ارزش
  • 10. روش‌های Monte Carlo Tree Search (MCTS)
  • 11. ترکیب یادگیری تقویتی و MCTS در AlphaGo
  • 12. معماری AlphaGo: شبکه سیاست (Policy Network)
  • 13. معماری AlphaGo: شبکه ارزش (Value Network)
  • 14. آموزش تقویتی خودبازی (Self-Play Reinforcement Learning)
  • 15. داده‌های آموزشی AlphaGo و روش‌های تولید آن‌ها
  • 16. بهینه‌سازی شبکه عصبی: گرادیان کاهشی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 17. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 18. ارزیابی عملکرد مدل: معیارهای ارزیابی در بازی Go
  • 19. تحلیل بازی‌های AlphaGo و استراتژی‌های کلیدی
  • 20. چالش‌های موجود در پیاده‌سازی AlphaGo
  • 21. بهبودهای اعمال شده در AlphaGo Zero
  • 22. یادگیری بدون دانش پیشین در AlphaGo Zero
  • 23. معماری AlphaGo Zero: تفاوت‌ها با نسخه اصلی
  • 24. روش‌های موازی‌سازی آموزش AlphaGo
  • 25. کاربردهای یادگیری تقویتی در سایر بازی‌ها
  • 26. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 27. کاربردهای یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی منابع
  • 28. کاربردهای یادگیری تقویتی در مالی و تجارت
  • 29. مبانی Python برای یادگیری تقویتی
  • 30. معرفی کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch
  • 31. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده برای یادگیری تقویتی
  • 32. پیاده‌سازی MCTS با استفاده از Python
  • 33. ساخت یک محیط بازی ساده برای آزمایش الگوریتم‌ها
  • 34. استفاده از محیط‌های بازی آماده (OpenAI Gym)
  • 35. بهینه‌سازی کد برای افزایش سرعت آموزش
  • 36. تجزیه و تحلیل نتایج آموزش و اشکال‌زدایی
  • 37. آشنایی با مفاهیم پیشرفته یادگیری تقویتی (مانند Actor-Critic)
  • 38. روش‌های کاوش (Exploration) و بهره‌برداری (Exploitation)
  • 39. استراتژی‌های مقابله با پدیده overfitting
  • 40. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی
  • 41. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 42. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 43. آینده یادگیری تقویتی و چشم‌اندازهای پیش رو
  • 44. تحقیقات جاری در زمینه یادگیری تقویتی
  • 45. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی بازی‌ساز

📚 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.