کتاب نبرد تراشه‌ها و قهرمانان: چگونه هوش مصنوعی استادان بزرگ را شکست داد
, ,

کتاب نبرد تراشه‌ها و قهرمانان: چگونه هوش مصنوعی استادان بزرگ را شکست داد

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000007681 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب نبرد تراشه‌ها و قهرمانان: چگونه هوش مصنوعی استادان بزرگ را شکست داد

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: هوش مصنوعی در بازی‌های استراتژیک

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و بازی‌های استراتژیک
  • 2. مبانی نظری بازی‌ها: نظریه بازی‌ها، درخت بازی و استراتژی
  • 3. آشنایی با الگوریتم‌های جستجو: جستجوی عمقی، جستجوی سطحی و جستجوی بهترین اول
  • 4. جستجوی آگاهانه: A* و Heuristic‌ها در بازی‌های استراتژیک
  • 5. Minimax: الگوریتم Minimax و کاربردهای آن در بازی‌های دو نفره
  • 6. Alpha-Beta Pruning: بهینه‌سازی Minimax با حذف شاخه‌های غیرضروری
  • 7. Monte Carlo Tree Search (MCTS): معرفی MCTS و اصول اولیه
  • 8. UCT (Upper Confidence Bound applied to Trees): درک UCT و نقش آن در MCTS
  • 9. پیاده‌سازی MCTS: گام به گام پیاده‌سازی MCTS برای یک بازی ساده
  • 10. ارزیابی وضعیت بازی: توابع ارزیابی و اهمیت آن‌ها در بازی‌های استراتژیک
  • 11. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 12. Q-Learning: درک Q-Learning و کاربرد آن در بازی‌ها
  • 13. Deep Q-Network (DQN): معرفی DQN و ادغام یادگیری عمیق با Q-Learning
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs): CNNs در پردازش تصاویر بازی و استراتژی‌ها
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs): RNNs و تحلیل دنباله‌های حرکتی در بازی‌ها
  • 16. انواع بازی‌های استراتژیک: شطرنج، گو، پوکر و بازی‌های رومیزی
  • 17. تحلیل بازی شطرنج: پیچیدگی‌ها و استراتژی‌های شطرنج
  • 18. Deep Blue: تاریخچه و معماری Deep Blue، اولین فاتح شطرنج
  • 19. تحلیل بازی گو: پیچیدگی‌ها و استراتژی‌های گو
  • 20. AlphaGo: تاریخچه و معماری AlphaGo، فاتح گو
  • 21. AlphaGo Zero: خودآموزی AlphaGo Zero و رویکرد جدید
  • 22. AlphaZero: تعمیم AlphaGo Zero برای شطرنج، گو و شوگی
  • 23. لیلا زیرو (Leela Zero): یک پروژه متن‌باز برای بازی گو
  • 24. تحلیل بازی پوکر: پیچیدگی‌ها و استراتژی‌های پوکر
  • 25. Libratus: هوش مصنوعی Libratus و شکست متخصصان پوکر
  • 26. Pluribus: هوش مصنوعی Pluribus و بازی پوکر چند نفره
  • 27. بازی‌های رومیزی: تحلیل و پیاده‌سازی هوش مصنوعی برای بازی‌های رومیزی محبوب
  • 28. محیط‌های بازی: طراحی و پیاده‌سازی محیط‌های شبیه‌سازی بازی
  • 29. پیاده‌سازی بازی‌های استراتژیک با پایتون: استفاده از کتابخانه‌های بازی در پایتون
  • 30. استفاده از OpenAI Gym: کار با OpenAI Gym برای آموزش هوش مصنوعی بازی
  • 31. TensorFlow و PyTorch: استفاده از TensorFlow و PyTorch برای شبکه‌های عصبی
  • 32. بهینه‌سازی عملکرد هوش مصنوعی بازی: تکنیک‌ها و روش‌های بهینه‌سازی
  • 33. موازی‌سازی و توزیع محاسبات: استفاده از پردازش موازی برای سرعت بخشیدن به آموزش
  • 34. سخت‌افزار مورد نیاز برای آموزش هوش مصنوعی بازی: انتخاب سخت‌افزار مناسب
  • 35. جمع‌آوری داده‌ها: روش‌های جمع‌آوری داده‌های آموزشی برای بازی‌ها
  • 36. مهندسی ویژگی (Feature Engineering): انتخاب و استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌های بازی
  • 37. پیش‌پردازش داده‌ها: تمیز کردن و آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش
  • 38. ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی بازی: معیارهای ارزیابی و روش‌های تست
  • 39. مقایسه الگوریتم‌های مختلف هوش مصنوعی بازی: مزایا و معایب هر الگوریتم
  • 40. ترکیب الگوریتم‌ها: استفاده از روش‌های ترکیبی برای بهبود عملکرد
  • 41. یادگیری انتقال (Transfer Learning): استفاده از دانش آموخته شده در یک بازی برای بازی دیگر
  • 42. یادگیری فعال (Active Learning): انتخاب هوشمندانه نمونه‌های آموزشی
  • 43. یادگیری چند عامله (Multi-Agent Learning): آموزش هوش مصنوعی در محیط‌های چند عامله
  • 44. تعاون و رقابت: طراحی استراتژی‌های همکاری و رقابت در بازی‌ها
  • 45. مذاکره و استراتژی‌های مذاکره: پیاده‌سازی مذاکره در هوش مصنوعی بازی
  • 46. اخلاق در هوش مصنوعی بازی: ملاحظات اخلاقی در طراحی و استفاده از هوش مصنوعی بازی
  • 47. قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability): درک و توضیح تصمیمات هوش مصنوعی بازی
  • 48. حریم خصوصی در هوش مصنوعی بازی: حفظ حریم خصوصی داده‌های بازیکنان
  • 49. امنیت در هوش مصنوعی بازی: جلوگیری از تقلب و حملات سایبری
  • 50. هوش مصنوعی بازی در صنعت بازی‌سازی: کاربردهای تجاری هوش مصنوعی بازی
  • 51. طراحی شخصیت‌های غیرقابل بازی (NPC): استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد NPCهای هوشمند
  • 52. تست بازی (Game Testing): استفاده از هوش مصنوعی برای تست و ارزیابی بازی‌ها
  • 53. تعادل بازی (Game Balancing): استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد تعادل در بازی
  • 54. تجربه کاربری (User Experience): بهبود تجربه کاربری با استفاده از هوش مصنوعی
  • 55. شخصی‌سازی بازی (Game Personalization): ارائه تجربه‌های شخصی‌سازی شده به بازیکنان
  • 56. هوش مصنوعی بازی در آموزش: استفاده از بازی‌ها برای آموزش مفاهیم هوش مصنوعی
  • 57. هوش مصنوعی بازی در تحقیقات: استفاده از بازی‌ها به عنوان بستری برای تحقیقات هوش مصنوعی
  • 58. چالش‌های فعلی در هوش مصنوعی بازی: محدودیت‌ها و چالش‌های پیش رو
  • 59. آینده هوش مصنوعی بازی: پیش‌بینی‌ها و روند‌های آتی
  • 60. هوش مصنوعی تعاملی (Interactive AI): ایجاد هوش مصنوعی که با بازیکنان تعامل می‌کند
  • 61. هوش مصنوعی احساسی (Emotional AI): افزودن احساسات به هوش مصنوعی بازی
  • 62. هوش مصنوعی خلاق (Creative AI): ایجاد هوش مصنوعی که قادر به خلق محتوای جدید است
  • 63. هوش مصنوعی فراشناختی (Meta-Cognitive AI): هوش مصنوعی که در مورد فرآیند تفکر خود فکر می‌کند
  • 64. هوش مصنوعی یادگیری عمیق خودکار (AutoML): خودکارسازی فرآیند یادگیری عمیق در بازی‌ها
  • 65. هوش مصنوعی غیرمتمرکز (Decentralized AI): استفاده از فناوری بلاکچین برای هوش مصنوعی بازی
  • 66. هوش مصنوعی کوانتومی (Quantum AI): بررسی پتانسیل هوش مصنوعی کوانتومی در بازی‌ها
  • 67. مدل‌های تولید کننده (Generative Models): استفاده از GANها و Variational Autoencoders در بازی‌ها
  • 68. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
  • 69. پیش‌بینی رفتار بازیکن (Player Behavior Prediction): استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی رفتار بازیکن
  • 70. تشخیص تقلب (Fraud Detection): استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص تقلب در بازی‌ها
  • 71. تحلیل احساسات بازیکن (Player Sentiment Analysis): استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل احساسات بازیکنان
  • 72. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری (Price Optimization): استفاده از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی قیمت‌گذاری آیتم‌ها
  • 73. مدیریت منابع (Resource Management): استفاده از هوش مصنوعی برای مدیریت منابع در بازی‌های استراتژیک
  • 74. برنامه‌ریزی استراتژیک (Strategic Planning): استفاده از هوش مصنوعی برای برنامه‌ریزی استراتژیک در بلندمدت
  • 75. مدل‌سازی عوامل انسانی (Human-like Modeling): ایجاد هوش مصنوعی که رفتاری شبیه به انسان دارد
  • 76. تفسیر استراتژی‌های حریف (Opponent Strategy Interpretation): درک و تفسیر استراتژی‌های حریف توسط هوش مصنوعی
  • 77. تصمیم‌گیری تحت عدم قطعیت (Decision Making Under Uncertainty): مدیریت عدم قطعیت در تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی
  • 78. توسعه بازی‌های استراتژیک سفارشی (Custom Strategic Game Development): ایجاد بازی‌های استراتژیک با هوش مصنوعی
  • 79. مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی (AI Scalability): طراحی هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر برای بازی‌های بزرگ
  • 80. تجزیه و تحلیل داده‌های بازی (Game Data Analytics): استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های بازی
  • 81. استخراج الگو (Pattern Extraction): استفاده از هوش مصنوعی برای استخراج الگوهای استراتژیک از داده‌ها
  • 82. تکنیک‌های ترکیبی یادگیری (Ensemble Learning Techniques): استفاده از تکنیک‌های ترکیب مدل‌ها برای بهبود دقت پیش‌بینی
  • 83. یادگیری ماشین قابل توضیح (Explainable Machine Learning): ایجاد مدل‌های یادگیری ماشین قابل توضیح برای بازی‌ها
  • 84. انتخاب ویژگی خودکار (Automatic Feature Selection): استفاده از الگوریتم‌ها برای انتخاب بهترین ویژگی‌ها برای مدل
  • 85. بهینه‌سازی فراپارامتر (Hyperparameter Optimization): تنظیم فراپارامترهای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 86. تولید خودکار سناریو (Automatic Scenario Generation): استفاده از هوش مصنوعی برای تولید سناریوهای متنوع بازی
  • 87. تولید محتوای رویه‌ای (Procedural Content Generation): تولید محتوای رویه‌ای با استفاده از هوش مصنوعی
  • 88. ساختمان هوشمند (Smart Building): ساختمان هایی با قابلیت کنترل خودکار و بهینه انرژی
  • 89. طراحی قوانین بازی (Game Rules Design): استفاده از هوش مصنوعی برای طراحی قوانین بازی متعادل و جذاب
  • 90. کشف خودکار استراتژی (Automatic Strategy Discovery): استفاده از هوش مصنوعی برای کشف استراتژی‌های جدید
  • 91. مدل‌سازی محیط بازی (Game Environment Modeling): ایجاد مدل‌های دقیق از محیط بازی برای آموزش هوش مصنوعی
  • 92. استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs): استفاده از گراف‌های دانش برای نمایش دانش بازی
  • 93. برنامه‌ریزی سلسله مراتبی (Hierarchical Planning): استفاده از برنامه‌ریزی سلسله مراتبی برای تصمیم‌گیری‌های پیچیده
  • 94. تصمیم‌گیری مبتنی بر ارزش (Value-Based Decision Making): تصمیم‌گیری بر اساس ارزش بلندمدت در بازی‌ها
  • 95. یادگیری از نمایش (Learning from Demonstration): آموزش هوش مصنوعی با تقلید از رفتار انسان
  • 96. بهبود تعامل انسان و هوش مصنوعی (Human-AI Interaction): طراحی رابط کاربری مناسب برای تعامل با هوش مصنوعی بازی
  • 97. آزمون تورینگ (Turing Test): بررسی قابلیت‌های هوش مصنوعی بازی در گذراندن آزمون تورینگ
  • 98. آینده بازی‌های استراتژیک با هوش مصنوعی (Future of Strategic Games with AI): چشم‌انداز بازی‌های استراتژیک با هوش مصنوعی پیشرفته

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب نبرد تراشه‌ها و قهرمانان: چگونه هوش مصنوعی استادان بزرگ را شکست داد”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا