سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی عملکرد عامل‌ها در بازی‌های شبیه‌سازی شده با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب بهینه‌سازی عملکرد عامل‌ها در بازی‌های شبیه‌سازی شده با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

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 بهینه‌سازی عملکرد عامل‌ها در بازی‌های شبیه‌سازی شده با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بازی‌های شبیه‌سازی شده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 3. مدل‌های عامل‌محور در بازی‌ها
  • 4. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 5. یادگیری تقویتی بدون عامل (Single-Agent RL)
  • 6. تابع ارزش و سیاست
  • 7. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 8. یادگیری عمیق Q (Deep Q-Networks - DQN)
  • 9. روش‌های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 10. بازی‌های شبیه‌سازی شده و استراتژی‌های عامل‌ها
  • 11. تعریف محیط بازی برای یادگیری تقویتی
  • 12. مدل‌سازی دینامیک محیط در بازی‌ها
  • 13. سیگنال پاداش در بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 14. طراحی تابع پاداش برای اهداف مشخص
  • 15. چالش‌های یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 16. یادگیری از تجربیات گذشته (Experience Replay)
  • 17. مدل‌های حافظه‌دار در یادگیری تقویتی
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
  • 19. یادگیری در محیط‌های با فضای حالت بزرگ
  • 20. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration) در یادگیری تقویتی
  • 21. استراتژی‌های اکتشاف حریصانه (Greedy)
  • 22. اکتشاف مبتنی بر آنتروپی
  • 23. اکتشاف مبتنی بر نویز
  • 24. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent RL - MARL)
  • 25. انواع تعاملات عامل‌ها (همکارانه، رقابتی، مختلط)
  • 26. مدل‌های هماهنگی عامل‌ها
  • 27. یادگیری سیاست مشترک
  • 28. یادگیری سیاست‌های مستقل
  • 29. مدل‌های عامل مرکزی و عامل محیطی (Centralized Training, Decentralized Execution - CTDE)
  • 30. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 31. فضای حالت و عمل مشترک
  • 32. فضای حالت مشترک و عمل مستقل
  • 33. فضای حالت مستقل و عمل مشترک
  • 34. فضای حالت مستقل و عمل مستقل
  • 35. الگوریتم‌های کلاسیک MARL
  • 36. اتمسفر (MADDPG)
  • 37. مقایسه‌ی MADDPG با DDPG
  • 38. تجزیه و تحلیل MADDPG
  • 39. اتمسفر (COMA)
  • 40. مقایسه‌ی COMA با MADDPG
  • 41. تکنیک‌های یادگیری در بازی‌های رقابتی
  • 42. تئوری بازی‌ها و کاربرد آن در MARL
  • 43. تعادل نش (Nash Equilibrium) در بازی‌ها
  • 44. بازی‌های صفر و یک (Zero-Sum Games)
  • 45. بازی‌های غیرصفر و یک
  • 46. نقش تئوری بازی‌ها در طراحی سیاست‌های عامل‌ها
  • 47. یادگیری مبتنی بر بازی
  • 48. یادگیری استراتژی‌های بهینه در بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 49. مدل‌سازی حریفان (Opponent Modeling)
  • 50. یادگیری از حرکات حریفان
  • 51. پیش‌بینی رفتار حریفان
  • 52. تکنیک‌های یادگیری در بازی‌های شبیه‌سازی شده با اطلاعات ناقص
  • 53. یادگیری در محیط‌های با عدم قطعیت
  • 54. مدل‌سازی عدم قطعیت در MARL
  • 55. استفاده از شبکه‌های بیزی در MARL
  • 56. یادگیری تقویتی در بازی‌های با تعداد عامل‌های متغیر
  • 57. مدل‌های عامل متغیر
  • 58. یادگیری برای بازی‌های پیچیده (مانند Starcraft)
  • 59. بهینه‌سازی عملکرد عامل‌ها در بازی‌های استراتژیک
  • 60. کاربرد MARL در شبیه‌سازی ترافیک
  • 61. کاربرد MARL در مدیریت منابع
  • 62. کاربرد MARL در رباتیک چندرباته
  • 63. کاربرد MARL در شبکه‌های توزیع شده
  • 64. شبیه‌سازی بازی‌های اقتصادی
  • 65. شبیه‌سازی بازی‌های پلتفرمر
  • 66. شبیه‌سازی بازی‌های پازل
  • 67. بهینه‌سازی پارامترهای شبکه عصبی در MARL
  • 68. تنظیم نرخ یادگیری در MARL
  • 69. تنظیم ضریب تخفیف (Discount Factor)
  • 70. تنظیم پارامترهای اکتشاف
  • 71. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 72. معیارهای ارزیابی در بازی‌های همکارانه
  • 73. معیارهای ارزیابی در بازی‌های رقابتی
  • 74. تحلیل پایداری سیاست‌ها
  • 75. کاهش پیچیدگی محاسباتی در MARL
  • 76. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
  • 77. یادگیری فاکتورهای پنهان (Latent Factors)
  • 78. یادگیری متمرکز بر عامل (Agent-Centric Learning)
  • 79. یادگیری تقویتی در بازی‌های شبیه‌سازی شده با پاداش پراکنده
  • 80. استراتژی‌های افزایش پاداش
  • 81. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 82. انتقال دانش بین بازی‌ها
  • 83. انتقال دانش بین عامل‌ها
  • 84. کاربرد تکنیک‌های یادگیری عمیق در MARL
  • 85. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های تصویری
  • 86. شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) برای ساختارهای شبکه‌ای
  • 87. یادگیری تقویتی در بازی‌های شبیه‌سازی شده با محدودیت‌های محاسباتی
  • 88. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای سخت‌افزارهای محدود
  • 89. شبیه‌سازی بازی‌های با محیط‌های بزرگ و پیچیده
  • 90. مدل‌سازی دقیق‌تر دینامیک محیط
  • 91. یادگیری تقویتی در سناریوهای واقعی (با احتیاط و چارچوب علمی)
  • 92. شبیه‌سازی بازی‌های با هدف آموزش مهارت‌های تصمیم‌گیری
  • 93. شبیه‌سازی بازی‌های با هدف تحلیل رفتار عامل‌ها
  • 94. ارزیابی اخلاقی و اجتماعی کاربردهای MARL (با چارچوب رسمی)
  • 95. ملاحظات امنیتی در بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 96. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها در MARL (با چارچوب رسمی)
  • 97. آینده پژوهی در حوزه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 98. چالش‌های تحقیقاتی پیش رو در MARL
  • 99. کاربرد MARL در شبیه‌سازی‌های دفاعی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 100. شبیه‌سازی بازی‌های با هدف بهینه‌سازی منابع انرژی

📚 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.