اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی هوش مصنوعی در بازی استراتژیک: از Go تا کاربردهای نوین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی در بازی استراتژیک: از Go تا کاربردهای نوین

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: الگوریتم‌های بازی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بازی گُو و اهمیت آن
• 2. تاریخچهٔ بازی گُو
• 3. قوانین پایهٔ بازی گُو
• 4. تختهٔ گُو و نحوهٔ چینش سنگ‌ها
• 5. اصطلاحات کلیدی در بازی گُو
• 6. مفاهیم اولیهٔ استراتژی در گُو
• 7. مفاهیم پیشرفتهٔ استراتژی در گُو
• 8. ارتباطات (اتسوماتسو) در گُو
• 9. شکستن ارتباطات و مبارزه
• 10. حلقه‌ها و مرگ در گُو
• 11. مفاهیم قلمرو و امتیازگیری
• 12. ارزش‌گذاری در بازی گُو
• 13. شروع بازی (جوسِکی)
• 14. انواع جوسِکی‌های رایج
• 15. پاسخ به جوسِکی‌ها
• 16. اهمیت گوشه‌ها در بازی گُو
• 17. اهمیت کناره‌ها در بازی گُو
• 18. اهمیت مرکز در بازی گُو
• 19. حملات و دفاع در گُو
• 20. مفاهیم سوخت و بقا
• 21. مفاهیم پیشگیری و حملهٔ متقابل
• 22. فنون دفاعی در گُو
• 23. فنون تهاجمی در گُو
• 24. بازی‌های میانه (چوگِتسو)
• 25. پایان بازی (یوسِه)
• 26. محاسبهٔ امتیازات در پایان بازی
• 27. نقش هوش مصنوعی در بازی گُو
• 28. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 29. انواع یادگیری ماشین (نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی)
• 30. یادگیری تقویتی
• 31. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
• 32. تابع پاداش در یادگیری تقویتی
• 33. حالت‌ها، اعمال و سیاست‌ها
• 34. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 35. یادگیری Q (Q-Learning)
• 36. یادگیری Deep Q (DQN)
• 37. یادگیری Policy Gradient
• 38. شبکه‌های عصبی و نقش آن‌ها
• 39. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 40. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 41. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر (Transformer)
• 42. معماری AlphaGo
• 43. الگوریتم جستجوی مونت کارلو (MCTS)
• 44. ترکیب MCTS و یادگیری عمیق
• 45. شبکه‌های عصبی در AlphaGo
• 46. شبکهٔ سیاست (Policy Network)
• 47. شبکهٔ ارزش (Value Network)
• 48. آموزش شبکهٔ سیاست
• 49. آموزش شبکهٔ ارزش
• 50. یادگیری خودی (Self-Play)
• 51. نقش داده‌ها در آموزش هوش مصنوعی
• 52. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 53. معیارهای ارزیابی در بازی گُو
• 54. پیشرفت‌های پس از AlphaGo
• 55. AlphaGo Zero
• 56. AlphaZero
• 57. MuZero
• 58. کاربردهای هوش مصنوعی در بازی‌های استراتژیک
• 59. هوش مصنوعی در شطرنج
• 60. هوش مصنوعی در بازی‌های تخته‌ای دیگر
• 61. کاربردهای هوش مصنوعی فراتر از بازی
• 62. هوش مصنوعی در پزشکی
• 63. هوش مصنوعی در امور مالی (با رعایت چارچوب بانکداری اسلامی)
• 64. هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های کلان
• 65. اخلاق در هوش مصنوعی
• 66. مسائل امنیتی در هوش مصنوعی
• 67. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 68. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
• 69. آیندهٔ هوش مصنوعی در بازی و کاربردهای دیگر
• 70. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی در گُو
• 71. معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی مرتبط
• 72. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه در گُو
• 73. ساخت یک موتور بازی گُو ساده
• 74. استفاده از کتابخانه‌های هوش مصنوعی
• 75. پیاده‌سازی MCTS
• 76. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده
• 77. آموزش مدل با داده‌های بازی
• 78. ارتباط با APIهای مرتبط
• 79. چالش‌های پیاده‌سازی موتورهای بازی پیشرفته
• 80. پروژه‌های عملی در زمینهٔ هوش مصنوعی و بازی
• 81. بررسی موردی: موتورهای بازی گُو موفق
• 82. بررسی موردی: چالش‌های رقابت با هوش مصنوعی
• 83. نقش جامعهٔ علمی در پیشرفت هوش مصنوعی
• 84. توسعهٔ الگوریتم‌های نوین
• 85. آیندهٔ پژوهش در هوش مصنوعی و بازی
• 86. جمع‌بندی مباحث
• 87. ارتباط با سایر علوم کامپیوتر
• 88. تاثیر هوش مصنوعی بر صنعت بازی
• 89. آموزش عملی و کارگاهی
• 90. پروژه‌های دانشجویی
• 91. مسابقات هوش مصنوعی
• 92. نکات تکمیلی و منابع بیشتر
• 93. اهمیت یادگیری مستمر
• 94. مسیر شغلی در هوش مصنوعی
• 95. نتیجه‌گیری نهایی
• 96. فهرست اصطلاحات فنی
• 97. منابع و مآخذ
• 98. پیوست‌ها
• 99. ضمائم
• 100. واژه‌نامهٔ تخصصی