سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد هوش مصنوعی در بازی‌های رقابتی با یادگیری تقویتی

کتاب کاربرد هوش مصنوعی در بازی‌های رقابتی با یادگیری تقویتی

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 کاربرد هوش مصنوعی در بازی‌های رقابتی با یادگیری تقویتی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: رقابت (Competitive MARL)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی در بازی‌های رقابتی
  • 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و بازی‌ها
  • 3. انواع بازی‌های رقابتی
  • 4. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 7. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 8. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 9. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 10. شبکه‌های عصبی برای نمایش تابع ارزش
  • 11. شبکه‌های عصبی برای نمایش سیاست
  • 12. Deep Q-Networks (DQN)
  • 13. DQN با حافظه بازپخش (Replay Memory)
  • 14. Dueling DQN
  • 15. Double DQN
  • 16. Prioritized Experience Replay
  • 17. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 18. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 19. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 20. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 21. SAC (Soft Actor-Critic)
  • 22. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 23. TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 24. انتخاب معماری شبکه عصبی مناسب
  • 25. تنظیم ابرپارامترها در الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 26. مجموعه داده‌ها و محیط‌های شبیه‌سازی بازی
  • 27. OpenAI Gym و محیط‌های مشابه
  • 28. محیط‌های بازی‌های دو نفره رقابتی
  • 29. محیط‌های بازی‌های تیمی رقابتی
  • 30. توسعه محیط‌های شبیه‌سازی سفارشی
  • 31. ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 32. معیارهای ارزیابی در بازی‌های رقابتی
  • 33. مقایسه با بازیکنان انسانی و ربات‌های موجود
  • 34. استراتژی‌های بازی و تاکتیک‌های رقابتی
  • 35. یادگیری استراتژی‌های بازدارنده (Adversarial Strategies)
  • 36. یادگیری همکاری در بازی‌های تیمی
  • 37. مدل‌سازی حریف (Opponent Modeling)
  • 38. قابلیت تعمیم (Generalization) در عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 39. انتقال یادگیری (Transfer Learning) بین بازی‌ها
  • 40. یادگیری چندعاملی (Multi-Agent Learning)
  • 41. هماهنگی بین عامل‌ها در بازی‌های تیمی
  • 42. حل تعارض بین عامل‌ها
  • 43. بازی‌های با مجموع صفر (Zero-Sum Games)
  • 44. بازی‌های با مجموع غیرصفر (Non-Zero-Sum Games)
  • 45. نظریه بازی‌ها و کاربرد آن در یادگیری تقویتی
  • 46. مفاهیم تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 47. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک
  • 48. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌های ورزشی شبیه‌سازی شده
  • 49. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌های کارتی رقابتی
  • 50. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌های تخته‌ای
  • 51. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌های ویدئویی رقابتی
  • 52. تکنیک‌های کاهش ابعاد در فضای حالت
  • 53. تکنیک‌های کاهش ابعاد در فضای عمل
  • 54. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 55. یادگیری تقویتی با پاداش مصنوعی (Intrinsic Motivation)
  • 56. یادگیری تقویتی با اکتشاف (Exploration)
  • 57. روش‌های افزایش اکتشاف: اپسیلون-حریصانه (Epsilon-Greedy)
  • 58. روش‌های افزایش اکتشاف: Noise Injection
  • 59. روش‌های افزایش اکتشاف: Count-Based Exploration
  • 60. روش‌های افزایش اکتشاف: Curiosity-Driven Exploration
  • 61. یادگیری تقویتی با مشاهده محدود (Partial Observability)
  • 62. ماشین‌های حالت پنهان مارکوف (HMM)
  • 63. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در یادگیری تقویتی
  • 64. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM)
  • 65. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
  • 66. عوامل مبتنی بر حافظه (Memory-Based Agents)
  • 67. یادگیری تقویتی برای تولید محتوای بازی
  • 68. یادگیری تقویتی برای طراحی مراحل بازی
  • 69. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی پارامترهای بازی
  • 70. کاربرد یادگیری تقویتی در تشخیص تقلب در بازی‌ها
  • 71. اخلاق در هوش مصنوعی بازی‌ها
  • 72. مسئولیت‌پذیری در عامل‌های هوش مصنوعی بازی
  • 73. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌های هوش مصنوعی
  • 74. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 75. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 76. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
  • 77. پردازش موازی و توزیع شده
  • 78. استفاده از واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)
  • 79. استفاده از واحدهای پردازش تنسور (TPU)
  • 80. یادگیری تقویتی با داده‌های واقعی (Real-World Data)
  • 81. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده (Imitation Learning)
  • 82. یادگیری تقویتی با نظارت انسانی (Human-in-the-Loop RL)
  • 83. یادگیری تقویتی برای توسعه ابزارهای کمکی بازی
  • 84. یادگیری تقویتی برای بهبود تجربه کاربری در بازی‌ها
  • 85. یادگیری تقویتی برای ایجاد شخصیت‌های بازی پویا
  • 86. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر بازی
  • 87. یادگیری تقویتی برای تعادل‌بخشی در بازی‌های رقابتی
  • 88. یادگیری تقویتی برای مقابله با سوءاستفاده در بازی‌ها
  • 89. ارتباط با سایر حوزه‌های هوش مصنوعی
  • 90. بینایی ماشین در بازی‌ها
  • 91. پردازش زبان طبیعی در بازی‌ها
  • 92. تولید بازی با استفاده از هوش مصنوعی
  • 93. آینده یادگیری تقویتی در بازی‌های رقابتی
  • 94. تحولات اخیر در زمینه هوش مصنوعی بازی
  • 95. پژوهش‌های پیشرو در یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 96. نقش هوش مصنوعی در ورزش‌های الکترونیک
  • 97. چالش‌های امنیتی در عامل‌های هوش مصنوعی بازی

📚 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.