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स्थिर एआई से थक गए जो पूर्वानुमानित पथ का पालन करता है? कल्पना करें कि खेल के पात्र अपने वातावरण से सीखते हैं और वास्तविक समय में खिलाड़ी के व्यवहार को अनुकूलित करते हैं। यह कोर्स मशीन लर्निंग के मूल सिद्धांतों को विशेष रूप से खेल विकास के लिए तैयार करता है, सरल स्क्रिप्ट लॉजिक से आगे बढ़कर वास्तव में गतिशील इकाइयों को बनाता है। इस कोर्स के अंत तक आप स्वायत्त एजेंटों का निर्माण करने में सक्षम हो जाएंगे जो अनुभव और प्रशिक्षण के माध्यम से जटिल समस्याओं को विकसित, सुधार और हल करने में सक्षम होंगे। आप क्या सीखेंगे: - पीढ़ियों के दौरान चरित्र व्यवहार को विकसित करने के लिए आनुवंशिक एल्गोरिथ्म की मूल अवधारणाओं को समझें। - जटिल निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को संभालने के लिए C # का उपयोग करके शून्य से न्यूरल नेटवर्क लागू करें। - गतिशील वातावरण में कार्यों को करने के लिए एजेंटों को प्रशिक्षित करने के लिए सुदृढ़ीकरण सीखने के सिद्धांतों का उपयोग करें। - आधुनिक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ खेल वातावरण को जोड़ने के लिए एमएल-एजेंट्स टूलकिट को कॉन्फ़िगर करें. - एजेंटों के लिए तर्क निर्माण का अभ्यास करें जो बाधाओं को navigating और प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए सीखते हैं। -स्थिर एजेंट सीखने के लिए प्रॉक्सीमल पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (पीपीओ) जैसी आधुनिक प्रशिक्षण तकनीकों का पता लगाएं। पाठ्यक्रम सी# के लागू करने के लिखित वॉकथ्रू में जाने से पहले सीखने के एल्गोरिदम के पीछे मूलभूत शब्दावली और गणितीय अवधारणाओं के साथ शुरू होता है. आप प्रशिक्षण के लिए वातावरणों को कैसे संरचना करेंगे और अपने एजेंटों द्वारा उत्पन्न किए गए डेटा की व्याख्या कैसे करेंगे. यह कोर्स उन शुरुआती लोगों के लिए है जिनके पास C# और यूनिटी के साथ बुनियादी परिचितता है लेकिन वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दुनिया में नए हैं. डेटा विज्ञान या उन्नत गणित के साथ कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है. मशीन लर्निंग की शक्ति के जरिए स्मार्ट गेम दुनिया का निर्माण शुरू करें.