سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب روش‌های نوین یادگیری تقویتی و مبتنی بر دانش در بازی‌های رایانه‌ای

کتاب روش‌های نوین یادگیری تقویتی و مبتنی بر دانش در بازی‌های رایانه‌ای

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 روش‌های نوین یادگیری تقویتی و مبتنی بر دانش در بازی‌های رایانه‌ای

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی در بازی‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و بازی‌های رایانه‌ای
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای بازی‌ها
  • 3. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 4. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 5. تابع پاداش و طراحی آن
  • 6. روش‌های مبتنی بر ارزش: یادگیری Q
  • 7. یادگیری Q بدون مدل
  • 8. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 9. بهینه‌سازی DQN
  • 10. پیشرفت‌های DQN: Double DQN، Dueling DQN
  • 11. روش‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 12. REINFORCE
  • 13. Actor-Critic Methods
  • 14. A2C و A3C
  • 15. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 16. TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 17. SAC (Soft Actor-Critic)
  • 18. یادگیری تقویتی در محیط‌های گسسته
  • 19. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
  • 20. بازی‌های ساده مبتنی بر جستجو
  • 21. بازی‌های استراتژیک تک‌نفره
  • 22. بازی‌های استراتژیک چندنفره
  • 23. مدل‌سازی حریف در بازی‌های چندنفره
  • 24. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 25. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 26. تکنیک‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی
  • 27. مدیریت عدم قطعیت در بازی‌ها
  • 28. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 29. انتقال یادگیری در بازی‌ها
  • 30. یادگیری تقویتی برای طراحی بازی
  • 31. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 32. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌های ورزشی
  • 33. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌های کارتی
  • 34. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌های پازل
  • 35. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌های نقش‌آفرینی
  • 36. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌های مولد
  • 37. یادگیری تقویتی برای تولید محتوای بازی
  • 38. یادگیری تقویتی برای تعادل بازی (Balancing)
  • 39. یادگیری تقویتی برای هوش مصنوعی غیربازیکن (NPC)
  • 40. یادگیری تقویتی در بازی‌های واقعیت مجازی
  • 41. یادگیری تقویتی در بازی‌های واقعیت افزوده
  • 42. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی بازی
  • 43. تکنیک‌های آموزش کارآمد یادگیری تقویتی
  • 44. ارزیابی عملکرد عامل یادگیری تقویتی
  • 45. روش‌های تجزیه و تحلیل رفتار عامل
  • 46. اخلاق در هوش مصنوعی بازی
  • 47. قوانین و مقررات مرتبط با بازی‌های رایانه‌ای
  • 48. امنیت در بازی‌های رایانه‌ای با هوش مصنوعی
  • 49. حفظ حریم خصوصی در بازی‌های آنلاین
  • 50. توسعه بازی‌های سالم و اخلاقی
  • 51. مقدمه‌ای بر رویکردهای مبتنی بر دانش
  • 52. قواعد و منطق در بازی‌ها
  • 53. سیستم‌های خبره برای بازی‌ها
  • 54. روش‌های برنامه‌ریزی در بازی‌ها
  • 55. تکنیک‌های جستجوی بازی (Game Search)
  • 56. جستجوی درختی (Tree Search)
  • 57. الگوریتم مینی‌ماکس (Minimax)
  • 58. آلفا-بتا پرونیگ (Alpha-Beta Pruning)
  • 59. جستجوی مونت کارلو (Monte Carlo Tree Search)
  • 60. ترکیب یادگیری تقویتی و جستجو
  • 61. یادگیری تقویتی با استفاده از دانش قبلی
  • 62. یادگیری تقویتی با دانش صریح
  • 63. استفاده از دانش برای هدایت یادگیری
  • 64. استفاده از دانش برای تسریع یادگیری
  • 65. یادگیری تقویتی در بازی‌های با دانش ناقص
  • 66. مدل‌سازی دانش در بازی‌های پیچیده
  • 67. یادگیری تقویتی برای بازی‌های استراتژی زمان واقعی (RTS)
  • 68. یادگیری تقویتی برای بازی‌های تیراندازی اول شخص (FPS)
  • 69. یادگیری تقویتی برای بازی‌های پلتفرمر
  • 70. یادگیری تقویتی برای بازی‌های ورزشی شبیه‌سازی شده
  • 71. روش‌های اکتشاف دانش در بازی‌ها
  • 72. یادگیری از داده‌های بازی‌های انسانی
  • 73. یادگیری از طریق مشاهده (Imitation Learning)
  • 74. یادگیری تقویتی از طریق مقایسه (Inverse Reinforcement Learning)
  • 75. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر دانش در بازی‌های تخته‌ای
  • 76. یادگیری تقویتی مبتنی بر دانش در بازی‌های کارتی
  • 77. یادگیری تقویتی مبتنی بر دانش در بازی‌های استراتژیک
  • 78. اهمیت دانش در حل مسائل پیچیده بازی
  • 79. مزایای رویکردهای ترکیبی
  • 80. چالش‌های ادغام دانش و یادگیری
  • 81. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای بازی‌ها
  • 82. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent RL)
  • 83. هماهنگی و رقابت در عوامل چندگانه
  • 84. یادگیری تقویتی در بازی‌های با اطلاعات نامتقارن
  • 85. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌های شطرنج و گو
  • 86. یادگیری تقویتی در بازی‌های ویدئویی مدرن
  • 87. آینده یادگیری تقویتی و بازی‌ها
  • 88. تکنیک‌های پیشرفته یادگیری تقویتی
  • 89. روش‌های آماری در بازی‌ها
  • 90. مدل‌سازی رفتار بازیکنان
  • 91. هوش مصنوعی برای تفریح و سرگرمی
  • 92. توسعه بازی‌های تعاملی با هوش مصنوعی

📚 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.