اکسپرس 24
کتاب تخصصی ألفا-بیتا pruning و تحلیل شاخه‌گیری در بازی‌های استراتژیک

کتاب تخصصی ألفا-بیتا pruning و تحلیل شاخه‌گیری در بازی‌های استراتژیک

تگ‌ها: alpha-beta pruning branching factor C++ optimization chess programming game AI game tree search heuristics iterative deepening machine learning ordering MCTS minimax algorithm null move pruning reinforcement learning transposition table هوش مصنوعي

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 تخصصی ألفا-بیتا pruning و تحلیل شاخه‌گیری در بازی‌های استراتژیک

موضوع کلی: هوش مصنوعی و استراتژی‌های بازی

موضوع میانی: الگوریتم‌های بهینه‌سازی جستجو در درختان بازی دو‌نفره

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفهوم شاخه‌گیری و اهمیت آن در جستجوی درختان بازی
  • 2. محاسبه شاخه‌گیری متوسط و حداکثر در درختان بازی
  • 3. تاثیر شاخه‌گیری بر پیچیدگی زمانی الگوریتم‌های جستجو
  • 4. معرفی نمایه‌سازی درختان بازی و نمایشگرهای گرافیکی
  • 5. أساس‌های الگوریتم مینیمکس و محدودیت‌های آن
  • 6. تحلیل عملکرد مینیمکس درpresenceِ branching factor بالا
  • 7. مفهوم آلفا و بتا در pruning و شرایط قطع
  • 8. الگوریتم ألفا-بیتا pruning Schritt به Schritt
  • 9. تحلیل worst-case و best-case ألفا-بیتا
  • 10. أثر ترتيب گره‌ها بر کارایی pruning
  • 11. استراتژی‌های heuristic برای ترتيب گره‌ها (killer heuristic, history heuristic)
  • 12. استفاده از جدول przeход (transposition table) در pruning
  • 13. ادغام iterative deepening با ألفا-بیتا
  • 14. کنترل زمان و مدیریت depth در جستجوهای محدود
  • 15. استفاده از cutoffs مبتنی بر تقييم heuristic
  • 16. pruning پیشرفته: razoring و futility pruning
  • 17. delta pruning و تنظیمات soglia
  • 18. late move reductions (LMR) در موتورهای شطرنج
  • 19. null move pruning و مدیریت خطرات Zugzwang
  • 20. تحلیل asymmetric branching و branching factor غیر一様
  • 21. محاسبه شاخه‌گیری مؤثر (effective branching factor)
  • 22. تحلیل ریاضی сложность O(b^(d/2)) و اثبات بهبود pruning
  • 23. تحلیل متوسط-case با branching factor مؤثر
  • 24. استفاده از Monte Carlo Tree Search (MCTS) و مقایسه با pruning
  • 25. ترکیبی از MCTS و ألفا-بیتا pruning (hybrid search)
  • 26. بهینه‌سازی حافظه: bitboards و کشینگ posiciones
  • 27. توازی ejecución ألفا-بیتا در معماری‌های multi-core
  • 28. استفاده از SIMD و Vectorization در pruning
  • 29. بهینه‌سازی کامپایلر: branch prediction، loop unrolling و инлайн
  • 30. ابزارهای profiling و benchmarking برای موتورهای جستجو
  • 31. تصویرسازی و визуализация درختان جستجو برای depuration
  • 32. مطالعه موردی: الگوریتم ألفا-بیتا در استок فيش (Stockfish)
  • 33. مطالعه موردی: محدودیت‌های pruning در بازی گو (Go)
  • 34. مطالعه موردی: применение pruning در بازی damā
  • 35. مطالعه موردی: استفاده از pruning در بازی‌های RTS (StarCraft II)
  • 36. برنامه‌سازی pruning برای حل puzzles و SAT solving
  • 37. استفاده از pruning در برنامه‌ریزی مسیر و روباتیک
  • 38. ترکیب با یادگیری تقویتی برای تنظیم خودآستانه‌های pruning
  • 39. استفاده از یادگیری ماشین برای یادگیری خودکار ترتيب گره‌ها
  • 40. ارزیابی اثرات pruning بر کیفیت حل در مسائل بهینه‌سازی
  • 41. نکات امنیتی و جلوگیری از exploits در کد pruning
  • 42. بهترین ممارسات لاگ کردن و دیباگ کردن تصمیمات pruning
  • 43. راهنمای کدنویسی pruning در C++ و Rust
  • 44. معرفی کتابخانه‌های اوپن‌سورس: minimax, alpha-beta, MCTS
  • 45. نکات لایسنس و انتشار کدهای pruning در پروژه‌های تجاری
  • 46. مستقبل پژوهش: pruning در فضاهای kontinu و ادغام با deep learning
  • 47. مسیر یادگیری پیشرفته: پروژه‌های capstone و مقاله‌های 조사

📚 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.