سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی الگوریتم‌های MARL برای قهرمانی شطرنج

کتاب طراحی الگوریتم‌های MARL برای قهرمانی شطرنج

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 طراحی الگوریتم‌های MARL برای قهرمانی شطرنج

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های بازی‌های شطرنج

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 3. مفاهیم عامل، محیط، پاداش
  • 4. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 5. حالت‌ها، اعمال، انتقالات
  • 6. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 7. ارزش حالت و ارزش عمل
  • 8. تعادل در بازی‌ها
  • 9. مفهوم Nash Equilibrium
  • 10. بازی‌های جمعی و مجموع-صفر
  • 11. پیاده‌سازی بازی‌های شطرنج ساده
  • 12. مدل‌سازی بازی شطرنج به عنوان یک بازی
  • 13. معرفی شطرنج به عنوان محیط MARL
  • 14. نمایش حالت صفحه شطرنج
  • 15. نمایش اعمال (حرکات مهره‌ها)
  • 16. تابع پاداش در شطرنج
  • 17. چالش‌های طراحی پاداش
  • 18. یادگیری از طریق تجربه (Exploration vs. Exploitation)
  • 19. روش‌های اکتشافی: اپسیلون-حریصانه
  • 20. روش‌های اکتشافی: نمونه‌برداری بولتزمن
  • 21. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک عاملی
  • 22. Q-Learning
  • 23. SARSA
  • 24. Deep Q-Networks (DQN)
  • 25. پیاده‌سازی DQN برای شطرنج
  • 26. معماری شبکه‌های عصبی در DQN
  • 27. تابع فعال‌سازی و بهینه‌ساز
  • 28. مدیریت حافظه بازیابی (Replay Buffer)
  • 29. هدف‌گذاری شبکه عصبی (Target Network)
  • 30. یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 31. مفاهیم اصلی MARL
  • 32. بازی‌های چندعاملی
  • 33. تعامل بین عامل‌ها
  • 34. مدل‌های عامل-محیط
  • 35. مدل‌های عامل-عامل
  • 36. چالش‌های هماهنگی و رقابت
  • 37. مدل‌های عدم قطعیت در MARL
  • 38. مدل‌های بازی‌های پویا
  • 39. بازی‌های تکراری
  • 40. انواع بازی‌های چندعاملی
  • 41. بازی‌های همکارانه
  • 42. بازی‌های رقابتی
  • 43. بازی‌های مختلط
  • 44. استانداردهای ارزیابی در MARL
  • 45. معرفی الگوریتم‌های MARL
  • 46. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 47. QMIX
  • 48. Deep Coordination Graph (DCG)
  • 49. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 50. Actor-Critic در MARL
  • 51. پیاده‌سازی MADDPG برای شطرنج
  • 52. طراحی عامل‌های شطرنج‌باز
  • 53. آموزش عامل‌ها در محیط شطرنج
  • 54. استراتژی‌های رقابتی در شطرنج
  • 55. استراتژی‌های همکاری در شطرنج (اگر مطرح باشد)
  • 56. ارتباطات بین عامل‌ها در MARL
  • 57. مدل‌سازی عامل‌های دیگر
  • 58. استفاده از اطلاعات عامل‌های دیگر
  • 59. یادگیری استراتژی‌های پیچیده
  • 60. تکنیک‌های افزایش پیچیدگی
  • 61. مدل‌سازی بازگشتی در MARL
  • 62. شبکه‌های LSTM و GRU در MARL
  • 63. استفاده از حافظه بلندمدت
  • 64. بهینه‌سازی عملکرد در شطرنج
  • 65. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامتر
  • 66. استفاده از تکنیک‌های Regularization
  • 67. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 68. مقایسه با روش‌های سنتی شطرنج
  • 69. تحلیل رفتار عامل‌های آموزش‌دیده
  • 70. شناسایی نقاط قوت و ضعف
  • 71. مدل‌سازی حرکات غیرمنتظره
  • 72. کاربرد در قهرمانی شطرنج
  • 73. طراحی تیمی از عامل‌ها
  • 74. استراتژی‌های تیمی
  • 75. ارتباط مؤثر بین عامل‌های تیمی
  • 76. مدیریت منابع در تیم عامل‌ها
  • 77. یادگیری استراتژی‌های برتر
  • 78. تحلیل بازی‌های حرفه‌ای شطرنج
  • 79. الهام‌گیری از بازیکنان برتر
  • 80. تطبیق‌پذیری عامل‌ها با سبک‌های مختلف
  • 81. استفاده از تکنیک‌های Meta-Learning
  • 82. یادگیری استراتژی‌های پویا
  • 83. مدیریت ریسک در بازی
  • 84. تحلیل خطاهای رایج عامل‌ها
  • 85. پیش‌بینی حرکات حریف
  • 86. استفاده از دانش پیشین (Prior Knowledge)
  • 87. ترکیب با روش‌های جستجوی شطرنج
  • 88. AlphaZero و الهامات آن
  • 89. محدودیت‌های الگوریتم‌های فعلی
  • 90. چالش‌های مقیاس‌پذیری
  • 91. نیاز به داده‌های آموزشی فراوان
  • 92. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی شطرنج
  • 93. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های MARL
  • 94. آینده پژوهش در MARL برای شطرنج
  • 95. طراحی الگوریتم‌های نسل جدید
  • 96. کاربرد در بازی‌های دیگر
  • 97. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

📚 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.