, ,

کتاب از صفر تا قهرمان: آموزش جامع توسعه بازی با هوش مصنوعی (AI Game Development)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب از صفر تا قهرمان: آموزش جامع توسعه بازی با هوش مصنوعی (AI Game Development)

موضوع کلی: توسعه بازی با هوش مصنوعی

موضوع میانی: مبانی هوش مصنوعی در بازی‌سازی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 2. چرا هوش مصنوعی برای بازی‌ها حیاتی است؟
  • 3. تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی در بازی
  • 4. مرور کلی بر اجزای یک عامل هوشمند (AI Agent)
  • 5. دوره آموزشی ما: اهداف و چشم‌انداز
  • 6. مقدمه‌ای بر موتورهای بازی و ابزارهای توسعه AI
  • 7. مفاهیم اساسی برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی (مرور)
  • 8. ساختارهای داده و الگوریتم‌های کاربردی در AI بازی
  • 9. مدل‌سازی جهان بازی برای هوش مصنوعی
  • 10. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 11. انواع هوش مصنوعی در بازی: از اسکریپت تا یادگیری عمیق
  • 12. طراحی یک AI Agent قابل گسترش
  • 13. مبانی حرکت و ناوبری در بازی‌ها
  • 14. سیستم‌های مختصاتی و بردارها در ناوبری
  • 15. تشخیص برخورد و اجتناب از موانع ساده
  • 16. الگوریتم جستجوی عمق-اول (DFS) و عرض-اول (BFS)
  • 17. الگوریتم دایکسترا (Dijkstra) برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر
  • 18. معرفی الگوریتم A Star (A*) و اصول آن
  • 19. تابع هیوریستیک در A* و انواع آن
  • 20. پیاده‌سازی A* در یک محیط شبکه‌ای (Grid-based)
  • 21. A* برای مسیرهای ناهموار (NavMeshes)
  • 22. NavMesh: ساختاردهی فضای ناوبری
  • 23. بهینه‌سازی مسیرهای A* و صاف کردن (Path Smoothing)
  • 24. Dynamic Pathfinding: واکنش به تغییرات محیطی
  • 25. مقدمه‌ای بر سیستم‌های تصمیم‌گیری در هوش مصنوعی
  • 26. ماشین حالت محدود (Finite State Machine – FSM): مفاهیم پایه
  • 27. طراحی FSM برای رفتارهای ساده (مانند گارد نگهبان)
  • 28. پیاده‌سازی FSM در کد: ساختار و کلاس‌ها
  • 29. حالت‌های جهانی (Global States) و زیرحالت‌ها (Sub-States)
  • 30. FSM های سلسله‌مراتبی (Hierarchical FSMs – HFSMs)
  • 31. مزایا و معایب FSM در توسعه بازی
  • 32. مدیریت تغییر حالت‌ها و انتقال‌ها
  • 33. مثال عملی: FSM برای دشمن در یک بازی اکشن
  • 34. معرفی درخت‌های رفتار (Behavior Trees – BTs) به عنوان جایگزین FSM
  • 35. گره‌های پایه در درخت رفتار: Sequence, Selector, Parallel
  • 36. گره‌های دکوراتور و کامپوزیت (Decorator, Composite Nodes)
  • 37. طراحی یک درخت رفتار برای دشمن پیچیده
  • 38. پیاده‌سازی درخت رفتار: چارچوب و ابزارها
  • 39. مزایای درخت رفتار در مقابل FSM
  • 40. عیب‌یابی و اشکال‌زدایی درخت‌های رفتار
  • 41. کاربرد BT در طراحی هوش مصنوعی همه‌جانبه
  • 42. مثال عملی: BT برای یک NPC با چندین هدف
  • 43. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مبتنی بر Utility
  • 44. سیستم‌های امتیازبندی Utility (Scoring Systems)
  • 45. توابع ارزیابی (Evaluation Functions) و Normalization
  • 46. طراحی یک سیستم Utility برای انتخاب عمل
  • 47. مزایا و معایب Utility AI
  • 48. هوش مصنوعی مبتنی بر هدف (Goal-Oriented AI – GOAP)
  • 49. برنامه ریزی در GOAP: اقدامات (Actions) و شرایط (Conditions)
  • 50. پیاده‌سازی GOAP: ساختمان داده‌ها و الگوریتم جستجو
  • 51. ترکیب GOAP با سایر سیستم‌ها (مانند Pathfinding)
  • 52. مثال عملی: GOAP برای یک کاراکتر با اهداف پویا
  • 53. سیستم‌های حسی در هوش مصنوعی بازی
  • 54. بینایی (Sight): Cone of Vision, Field of View
  • 55. پیاده‌سازی سیستم بینایی: Raycasting و Occlusion
  • 56. شنوایی (Hearing): انتشار صدا و برد آن
  • 57. پردازش ورودی‌های حسی و فیلتر کردن نویز
  • 58. مدیریت حواس چندگانه: ترکیب بینایی و شنوایی
  • 59. سیستم حافظه برای AI Agents
  • 60. ذخیره‌سازی اطلاعات: حقایق، رویدادها، مکان‌ها
  • 61. فراموشی (Forgetting) و کهنگی اطلاعات
  • 62. تصمیم‌گیری بر اساس اطلاعات حسی و حافظه
  • 63. رفتارهای پیچیده حرکت: تعقیب (Pursuit) و فرار (Evade)
  • 64. رفتارهای هدایت (Steering Behaviors) و ترکیب آنها
  • 65. اجتناب از موانع پیشرفته (Obstacle Avoidance)
  • 66. رفتارهای گروهی: گله (Flocking) و ازدحام (Swarming)
  • 67. پیاده‌سازی رفتارهای Flocking (Separation, Alignment, Cohesion)
  • 68. مدیریت گروهی از AI Agents
  • 69. هوش مصنوعی برای واحدهای نظامی و تاکتیکی (Squad AI)
  • 70. ساختارهای فرماندهی و سلسله‌مراتب در گروه
  • 71. هماهنگی و ارتباطات بین عوامل هوشمند
  • 72. پوشش‌گیری و حرکت تاکتیکی (Cover & Tactical Movement)
  • 73. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی تطبیق‌پذیر و یادگیری ماشینی
  • 74. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning – RL) در بازی‌ها
  • 75. مفاهیم پایه RL: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 76. الگوریتم Q-Learning: اصول و پیاده‌سازی ساده
  • 77. کاربرد Q-Learning برای یادگیری رفتارها
  • 78. معرفی اجمالی به شبکه‌های عصبی (Neural Networks) در بازی‌ها
  • 79. شبکه‌های عصبی برای تشخیص الگو و تصمیم‌گیری
  • 80. الگوریتم‌های ژنتیک (Genetic Algorithms) برای تکامل رفتار
  • 81. تولید محتوای رویه‌ای (Procedural Content Generation – PCG) با هوش مصنوعی
  • 82. یادگیری از بازیکن (Player Modeling) و شخصی‌سازی تجربه
  • 83. معماری‌های هوش مصنوعی (AI Architectures) در بازی
  • 84. معماری لایه‌ای (Layered Architectures) و مزایای آن
  • 85. معماری مبتنی بر پیام (Message-Passing Architectures)
  • 86. AIDirector و مدیریت پویای دشواری بازی
  • 87. هوش مصنوعی روایی (Narrative AI) و داستان‌سرایی پویا
  • 88. سیستم‌های ایجاد احساسات و شخصیت برای NPC ها
  • 89. هوش مصنوعی برای بازی‌های نقش‌آفرینی (RPG AI)
  • 90. هوش مصنوعی برای بازی‌های استراتژی هم‌زمان (RTS AI)
  • 91. هوش مصنوعی برای بازی‌های تیراندازی اول شخص (FPS AI)
  • 92. هوش مصنوعی برای بازی‌های ورزشی و شبیه‌سازی
  • 93. ابزارهای هوش مصنوعی در موتورهای بازی (Unity ML-Agents, Unreal Engine AI)
  • 94. بهینه‌سازی عملکرد و پروفایلینگ هوش مصنوعی
  • 95. عیب‌یابی و اشکال‌زدایی (Debugging) سیستم‌های هوش مصنوعی پیچیده
  • 96. مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی: مدیریت تعداد زیادی عامل
  • 97. تست و ارزیابی هوش مصنوعی در بازی
  • 98. هوش مصنوعی و طراحی بازی: تعامل طراح و برنامه‌نویس
  • 99. روندهای آینده در هوش مصنوعی بازی
  • 100. نکات پایانی و منابع برای یادگیری بیشتر

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب از صفر تا قهرمان: آموزش جامع توسعه بازی با هوش مصنوعی (AI Game Development)”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا