, ,

کتاب مدل‌سازی تعاملات عامل‌ها در بازی‌های رومیزی با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 مدل‌سازی تعاملات عامل‌ها در بازی‌های رومیزی با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های بازی‌های رومیزی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بازی‌های رومیزی و مدل‌سازی تعاملات
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. یادگیری تقویتی تک‌عامله: الگوریتم‌های پایه
  • 4. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL): تعریف و چالش‌ها
  • 5. محیط‌های بازی رومیزی برای مدل‌سازی
  • 6. نمایش حالت در بازی‌های رومیزی
  • 7. نمایش عمل در بازی‌های رومیزی
  • 8. تابع پاداش در بازی‌های رومیزی
  • 9. مدل‌سازی فضای حالت و عمل پویا
  • 10. یادگیری مبتنی بر جدول (Tabular MARL)
  • 11. الگوریتم‌های Q-Learning در محیط‌های چندعامله
  • 12. یادگیری Q-Learning توزیع‌شده
  • 13. یادگیری Q-Learning مرکزی
  • 14. الگوریتم‌های Deep Q-Network (DQN) برای MARL
  • 15. DQN متمرکز و توزیع‌شده
  • 16. الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
  • 17. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) برای MARL
  • 18. Proximal Policy Optimization (PPO) برای MARL
  • 19. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 20. همکاری و رقابت در MARL
  • 21. مدل‌سازی همکاری بین عامل‌ها
  • 22. مدل‌سازی رقابت بین عامل‌ها
  • 23. مدل‌سازی مختلط همکاری و رقابت
  • 24. نظریه بازی‌ها و کاربرد آن در MARL
  • 25. توازن نش (Nash Equilibrium) در بازی‌های چندعامله
  • 26. مدل‌سازی بازی‌های با مجموع صفر
  • 27. مدل‌سازی بازی‌های با مجموع غیرصفر
  • 28. مدل‌سازی بازی‌های با اطلاعات ناقص
  • 29. مدل‌سازی بازی‌های متوالی
  • 30. مدل‌سازی بازی‌های همزمان
  • 31. یادگیری استراتژی‌های بهینه در بازی‌های رومیزی
  • 32. بهینه‌سازی تابع پاداش در بازی‌های چندعامله
  • 33. مدل‌سازی حافظه در عامل‌ها
  • 34. استفاده از شبکه‌های حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM)
  • 35. استفاده از شبکه‌های حافظه بلند کوتاه مدت (GRU)
  • 36. مدل‌سازی عامل‌های با اهداف متفاوت
  • 37. مدل‌سازی عامل‌های با دانش متفاوت
  • 38. مدل‌سازی عامل‌های با توانایی‌های متفاوت
  • 39. مدل‌سازی بازی‌های نقش‌آفرینی (RPG)
  • 40. مدل‌سازی بازی‌های استراتژیک
  • 41. مدل‌سازی بازی‌های کارتی
  • 42. مدل‌سازی بازی‌های تخته‌ای کلاسیک
  • 43. شبیه‌سازی محیط‌های بازی رومیزی
  • 44. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در بازی‌های رومیزی
  • 45. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 46. تست و اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 47. بهبود پایداری آموزش در MARL
  • 48. مدیریت عدم قطعیت در MARL
  • 49. مواجهه با حالت‌های مشاهده‌پذیر محدود
  • 50. مدل‌سازی عامل‌های با توانایی یادگیری اجتماعی
  • 51. یادگیری از طریق مشاهده (Imitation Learning) در MARL
  • 52. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 53. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده محیط
  • 54. استفاده از شبکه‌های مولد (GANs) در MARL
  • 55. مدل‌سازی تعاملات پیچیده در بازی‌های استراتژیک
  • 56. کاربرد MARL در طراحی بازی‌های رومیزی
  • 57. تولید محتوای بازی با استفاده از MARL
  • 58. تست تعادل بازی با استفاده از MARL
  • 59. بهینه‌سازی قوانین بازی با استفاده از MARL
  • 60. تحلیل رفتار بازیکنان در بازی‌های رومیزی
  • 61. مدل‌سازی هوش مصنوعی برای بازی‌های رومیزی
  • 62. کاربرد MARL در بازی‌های تخته‌ای پیچیده
  • 63. مدل‌سازی بازی‌های دفاع از قلعه
  • 64. مدل‌سازی بازی‌های شهرسازی
  • 65. مدل‌سازی بازی‌های مدیریت منابع
  • 66. مدل‌سازی بازی‌های پازل
  • 67. مدل‌سازی بازی‌های کارتی استراتژیک
  • 68. مدل‌سازی بازی‌های دفاع از پایگاه
  • 69. مدل‌سازی بازی‌های اکتشاف و فتح
  • 70. مدل‌سازی بازی‌های اقتصادی مبتنی بر بازی
  • 71. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر نقش‌آفرینی تاکتیکی
  • 72. مدل‌سازی بازی‌های شبیه‌سازی اجتماعی
  • 73. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر کارت‌های عمل
  • 74. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر تاس
  • 75. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر استراتژی نوبت‌گیری
  • 76. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر شانس و مهارت
  • 77. مدل‌سازی بازی‌های چندنفره رقابتی
  • 78. مدل‌سازی بازی‌های چندنفره همکاری‌کننده
  • 79. مدل‌سازی بازی‌های استراتژی زمان واقعی (RTS)
  • 80. مدل‌سازی بازی‌های دفاع از خود
  • 81. مدل‌سازی بازی‌های مدیریت بحران
  • 82. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر قوانین فقهی (در صورت انطباق)
  • 83. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر ساخت و ساز
  • 84. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر رقابت منابع
  • 85. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر مذاکره
  • 86. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر اطلاعات پنهان
  • 87. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر مذاکره و فریب
  • 88. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر استراتژی‌های غیرخطی
  • 89. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر یادگیری پویا
  • 90. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر تغییر محیط
  • 91. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر تطبیق‌پذیری عامل‌ها
  • 92. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر یادگیری جمعی
  • 93. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر هم‌افزایی عامل‌ها
  • 94. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر تکامل استراتژی‌ها
  • 95. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر پیچیدگی‌های شناختی
  • 96. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر تحلیل رفتاری
  • 97. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر بهینه‌سازی تصمیم
  • 98. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر یادگیری عمیق در MARL
  • 99. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر کاربردهای عملی MARL
  • 100. مدل‌سازی بازی‌های مبتنی بر آینده پژوهی در MARL

📚 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 مدل‌سازی تعاملات عامل‌ها در بازی‌های رومیزی با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله”

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

پیمایش به بالا