سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربردهای عملی یادگیری تقویتی چندعامله در توسعه بازی‌های ورق هوشمند

کتاب کاربردهای عملی یادگیری تقویتی چندعامله در توسعه بازی‌های ورق هوشمند

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 کاربردهای عملی یادگیری تقویتی چندعامله در توسعه بازی‌های ورق هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های بازی‌های ورق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. معرفی عامل‌ها و محیط در بازی‌های ورق
  • 3. طراحی پاداش برای عامل‌های بازی
  • 4. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی
  • 5. یادگیری Q-learning برای بازی‌های ورق
  • 6. Deep Q-Networks (DQN) در بازی‌های ورق
  • 7. پیاده‌سازی DQN برای بازی‌های ساده
  • 8. محدودیت‌های DQN و راه‌حل‌های آن
  • 9. Policy Gradient Methods
  • 10. REINFORCE Algorithm
  • 11. Actor-Critic Methods
  • 12. Advantage Actor-Critic (A2C)
  • 13. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 14. مقایسه روش‌های Policy Gradient و Q-learning
  • 15. مدل‌های یادگیری تقویتی برای بازی‌های استراتژیک
  • 16. بازی‌های با اطلاعات ناقص
  • 17. بازی‌های با مجموع متغیر
  • 18. پیاده‌سازی عامل‌های یادگیری تقویتی در بازی‌های کارتی
  • 19. توسعه بازی‌های ورق هوشمند با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 20. معرفی بازی‌های ورق پیچیده
  • 21. مثال: بازی پوکر با یادگیری تقویتی
  • 22. مثال: بازی Bridge با یادگیری تقویتی
  • 23. مثال: بازی Go (با توجه به محدودیت‌ها)
  • 24. طراحی معماری شبکه عصبی برای عامل‌ها
  • 25. استفاده از شبکه‌های کانولوشنال (CNN) در بازی‌های ورق
  • 26. استفاده از شبکه‌های بازگشتی (RNN) در بازی‌های ورق
  • 27. پردازش زبان طبیعی برای تفسیر کارت‌ها
  • 28. تکنیک‌های افزایش داده برای داده‌های بازی
  • 29. مدیریت حافظه در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 30. Experience Replay Buffer
  • 31. Prioritized Experience Replay
  • 32. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
  • 33. معرفی مفاهیم یادگیری تقویتی چندعامله
  • 34. Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 35. Independent Q-Learning (IQL)
  • 36. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 37. Cooperative MARL
  • 38. Competitive MARL
  • 39. Mixed Cooperative-Competitive MARL
  • 40. کاربردهای CTDE در بازی‌های ورق
  • 41. پیاده‌سازی MADDPG برای بازی‌های دو نفره
  • 42. مدل‌سازی تعاملات بین عامل‌ها
  • 43. هماهنگی بین عامل‌های همکار
  • 44. رقابت بین عامل‌های رقیب
  • 45. استراتژی‌های یادگیری در بازی‌های تیمی
  • 46. توسعه استراتژی‌های برد در بازی‌های ورق
  • 47. یادگیری استراتژی‌های دفاعی
  • 48. یادگیری استراتژی‌های تهاجمی
  • 49. استفاده از روش‌های جستجو در کنار یادگیری تقویتی
  • 50. Minimax Algorithm
  • 51. Alpha-Beta Pruning
  • 52. Monte Carlo Tree Search (MCTS)
  • 53. کاربرد MCTS در بازی‌های ورق
  • 54. ترکیب MCTS با یادگیری تقویتی
  • 55. یادگیری استراتژی‌های پیشرفته
  • 56. تکنیک‌های Regularization برای جلوگیری از Overfitting
  • 57. Early Stopping
  • 58. Dropout
  • 59. Batch Normalization
  • 60. ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 61. سنجه‌های ارزیابی در بازی‌های ورق
  • 62. مقایسه با عامل‌های انسانی
  • 63. مقایسه با الگوریتم‌های دیگر
  • 64. تست و دیباگ کردن عامل‌های هوشمند
  • 65. ملاحظات اخلاقی در توسعه بازی‌های هوشمند
  • 66. حفظ حریم خصوصی کاربران
  • 67. جلوگیری از سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 68. کاربردهای عملی فراتر از بازی
  • 69. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 70. مدیریت منابع در شبکه‌های پیچیده
  • 71. کاربرد در مدل‌سازی اقتصادی
  • 72. توسعه ربات‌های هوشمند
  • 73. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 74. تکنیک‌های Exploration-Exploitation
  • 75. Greedy Algorithm
  • 76. Epsilon-Greedy Algorithm
  • 77. Upper Confidence Bound (UCB)
  • 78. Thompson Sampling
  • 79. کاربرد این تکنیک‌ها در بازی‌های ورق
  • 80. یادگیری تقویتی از طریق شبیه‌سازی
  • 81. ساخت محیط‌های شبیه‌سازی بازی ورق
  • 82. اعتبارسنجی مدل‌های شبیه‌سازی
  • 83. طراحی بازی‌های ورق جدید با کمک هوش مصنوعی
  • 84. توسعه رابط‌های کاربری برای بازی‌های هوشمند
  • 85. بهینه‌سازی پارامترهای عامل‌ها
  • 86. تنظیم نرخ یادگیری
  • 87. تنظیم ضریب تخفیف
  • 88. تنظیم پارامترهای شبکه عصبی
  • 89. آینده یادگیری تقویتی در توسعه بازی‌ها
  • 90. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 91. چالش‌های پیش رو
  • 92. منابع یادگیری تکمیلی
  • 93. کتابخانه‌های پرکاربرد یادگیری تقویتی
  • 94. TensorFlow
  • 95. PyTorch
  • 96. OpenAI Gym
  • 97. Ray RLlib
  • 98. فریم‌ورک‌های تخصصی بازی
  • 99. Unity ML-Agents
  • 100. Godot Engine

📚 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.