Şans Oyunları | Yapay Zeka için Reasoning Techniques | Ders 4.3

Bu dersimizde, yapay zeka alanında önemli bir konu olan "Expectimax" ve "Mükemmel Olmayan Bilgiye Sahip Oyunlar" konularına odaklanacağız. Şans oyunlarındaki stratejik düşünceyi anlamak için bu konuların nasıl kullanıldığını keşfedeceğiz. Ayrıca, digresyon (sapma) kavramını inceleyerek, oyunlardaki değerli stratejik kararları nasıl alabileceğimizi öğreneceğiz.

Dersin içeriği şu başlıkları içermektedir:

Expectimax: Şans oyunlarında beklenen değer hesaplamaları ve bu teknikle strateji geliştirme.
Mükemmel Olmayan Bilgiye Sahip Oyunlar: Gerçek dünyadaki oyunlarda eksik bilgi ile nasıl başa çıkılacağı.
Digresyon (Sapma): Oyunlarda sapmaları anlamak ve stratejik kararlara nasıl etki edeceğini değerlendirmek.
EVAL: Oyun durumlarını değerlendirmek için kullanılan değerlendirme fonksiyonları.
Bu ders, yapay zeka alanındaki öğrenciler ve ilgili profesyoneller için önemli bir temel oluşturacak, stratejik düşünce ve karar verme yeteneklerini geliştirecek ve şans oyunlarına uygulanabilir reasoning tekniklerini kapsayacaktır.

Eğer beğendiyseniz, lütfen videomu beğenin, kanalıma abone olun ve yorumlarınızı paylaşın. İyi seyirler!

00:00 Bölüm Özeti
01:18 Expectimax
02:42 Expectimax ile Alfa Beta Budaması
06:36 Sınırları verilmiş Alfa Beta Budaması
08:30 Pratikte Şans Oyunları
10:02 Digression (Sapma)
13:06 Mükemmel Olmayan Bilgiye Sahip Oyunlar
15:03 Basit bir örnek
16:10 Bilinmeyen Çevre için Analiz
18:16 Bölüm Özeti