یادگیری توسعه بازی هوش مصنوعی با پایتون

آنچه یاد خواهید گرفت:

• تسلط به مفاهیم اصلی: کسب درک عمیقی از برنامه‌نویسی پویا، Q-learning ،Q-learning عمیق و Q-learning کانولوشن
• توسعه مهارت‌های عملی: پیاده‌سازی و آموزش مدل‌ها با تنسورفلو و Keras
• حل مسائل واقعب: دانش خود را برای ساخت عامل‌هایی به کار بگیرید که می‌توانند تسک‌های پیچیده و بازی‌ها را حل کنند.
• آمادگی برای نقش‌های پیشرفته در هوش مصنوعی: خودتان را به مهارت‌های لازم برای حرفه‌هایی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مجهز کنید.

پیش‌نیازهای دوره

• تجربه در سطح مبتدی در برنامه‌نویسی پایتون الزامی است.

توضیحات دوره

هوش مصنوعی در حال تغییر صنایع و زندگی روزمره است. از خودروهای خودران تا پیشنهادات شخصی‌سازی شده در سرویس‌های پخش محتوا، هوش مصنوعی در قلب نوآوری‌هایی قرار دارد که در حال شکل دادن آینده هستند. یادگیری تقویتی حوزه‌ای بنیادی در هوش مصنوعی است که بر این موضوع تمرکز دارد که چگونه عامل‌ها می‌توانند تصمیم‌گیری را از طریق تعامل با محیط‌هایشان یاد بگیرند. این پارادایم به طور ویژه برای تسک‌هایی قدرتمند است که در آن‌ها راه‌حل بهینه بلافاصله بدیهی نیست و باید از طریق آزمایش و خطا کشف شود.

یکی از مهم‌ترین جنبه‌های یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی (RL) توانایی برقراری ارتباط بین مفاهیم نظری و کاربردهای عملی است. این دوره بر رویکرد عملی تأکید دارد، به‌طوری که شما نه تنها تئوری‌های پایه را درک می‌کنید، بلکه چگونگی پیاده‌سازی آن‌ها در محیط‌های واقعی را نیز می‌آموزید. با کار روی پروژه‌های عملی، درک عمیق‌تری از اینکه الگوریتم‌های هوش مصنوعی چگونه می‌توانند مسائل پیچیده را حل کنند و سیستم‌های هوشمند ایجاد کنند، بدست می‌آورید.

ساختار دوره و موضوعات

• برنامه‌نویسی پویا (DP):
  • آشنایی با برنامه‌نویسی پویا: اصول اولیه و کاربردهای برنامه‌نویسی پویا را درک کنید.
• Q-learning:
  • اصول Q-learning: یادگیری نظریه پشت Q-learning، یک الگوریتم یادگیری تقویتی بدون مدل
  • تابع ارزش و سیاست‌ها: درک کنید چگونه عامل‌ها یاد می‌گیرند stateها را به اکشن‌ها نقشه‌برداری کنند تا پاداش تجمعی را به حداکثر برسانند.
  • پیاده‌سازی: پروژه‌های عملی با تنسورفلو و Keras برای ساخت و آموزش عامل‌های Q-learning
• Q-learning عمیق:
  • یکپارچه‌سازی یادگیری عمیق با یادگیری تقویتی: یاد بگیرید شبکه‌های عصبی عمیق چگونه می‌توانند Q-learning را بهبود دهند.
  • مدیریت فضاهایی با ابعاد بالا: تکنیک‌هایی برای مدیریت محیط‌های پیچیده و فضاهایی با state بزرگ
  • پروژه‌های عملی: پیاده‌سازی مدل‌های Q-learning عمیق برای حل مسائل پیچیده‌تر
• Q-learning کانولوشن:
  • ترکیب شبکه‌های عصبی کانولوشن با Q-learning: استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشن برای پردازش داده فضایی و بصری
  • کاربردهای پیشرفته: پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در محیط‌هایی که ادراک بصری ضروری است، مانند بازی‌های ویدئویی و رباتیک

پروژه‌های جذاب

برای اینکه به این مفاهیم جان ببخشیم، مجموعه‌ای از پروژه‌های هیجان‌انگیز را پیاده‌سازی خواهیم کرد که عبارتند از:

• حل‌کننده ماز: برنامه‌نویسی یک عامل برای پیدا کردن کوتاه‌ترین مسیر در یک ماز با اعمال اصول برنامه‌نویسی پویا و یادگیری تقویتی
• مسئله ماشین کوهستان: این چالش کلاسیک یادگیری تقویتی که در آن عامل باید ماشین را با مومنتوم به بالای تپه براند حل می‌کنیم.
• بازی مار: یک بازی مار توسعه دهید که در آن عامل سعی می‌کند طول خود را به حداکثر برساند و در عین حال از موانع اجتناب کرده و به طور موثر در تخته بازی بازی حرکت کند.

ابزارها و کتابخانه‌ها

در طول دوره، از تنسورفلو و Keras برای ساخت و آموزش مدل‌ها استفاده خواهیم کرد. این کتابخانه‌ها چارچوب قدرتمندی برای توسعه اپلیکیشن‌های یادگیری ماشین فراهم می‌کنند که پیاده‌سازی و آزمایش الگوریتم‌ها را آسان‌تر می‌سازد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان تازه‌کار: کسانی که در حوزه علوم کامپیوتر، مهندسی، ریاضیات یا حوزه‌های مربوطه تحصیل می‌کنند و می‌خواهند پایه محکمی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسازند.
• مبتدیان در هوش مصنوعی: افراد بدون سابقه قبلی در هوش مصنوعی که مشتاق آغاز سفر خود در این حوزه هیجان‌انگیز هستند.
• افرادی که در حال تغییر شغل هستند: این دوره شما را به مهارت‌های مورد تقاضا مجهز می‌کند که در بازار کار بسیار مورد نیاز هستند و فرصت‌های شغلی جدیدی را برایتان باز می‌کند.