, ,

کتاب استفاده از ActionScript برای شبیه‌سازی هوش مصنوعی رانندگان حریف

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از ActionScript برای شبیه‌سازی هوش مصنوعی رانندگان حریف

موضوع کلی: توسعه بازی و انیمیشن با استفاده از ActionScript

موضوع میانی: هوش مصنوعی برای رانندگان حریف

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. فصل ۱: مقدمه بر ActionScript و مفاهیم هوش مصنوعی
  • 2. فصل ۲: نصب و راه‌اندازی محیط توسعه ActionScript
  • 3. فصل ۳: مبانی برنامه نویسی ActionScript برای مبتدیان
  • 4. فصل ۴: اشیاء، کلاس‌ها و وراثت در ActionScript
  • 5. فصل ۵: ساختار داده‌های کلیدی برای شبیه‌سازی
  • 6. فصل ۶: الگوریتم‌های جستجوی پایه برای مسیر یابی
  • 7. فصل ۷: مفاهیم یادگیری ماشینی در شبیه‌سازی رانندگی
  • 8. فصل ۸: شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربرد آن‌ها
  • 9. فصل ۹: پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده در ActionScript
  • 10. فصل ۱۰: منطق فازی و کنترل رفتاری راننده
  • 11. فصل ۱۱: سیستم‌های مبتنی بر قانون برای تصمیم‌گیری راننده
  • 12. فصل ۱۲: برنامه‌ریزی مسیر و اجتناب از برخورد
  • 13. فصل ۱۳: مدل‌سازی فیزیک خودرو برای شبیه‌سازی واقع‌گرایانه
  • 14. فصل ۱۴: دینامیک خودرو و پارامترهای حرکتی
  • 15. فصل ۱۵: سنسورهای مجازی برای رانندگان حریف
  • 16. فصل ۱۶: تشخیص موانع و اشیاء محیطی
  • 17. فصل ۱۷: درک و تفسیر داده‌های سنسور
  • 18. فصل ۱۸: استراتژی‌های پیش‌بینی رفتار سایر خودروها
  • 19. فصل ۱۹: مدل‌سازی رفتار انسان‌مانند رانندگان
  • 20. فصل ۲۰: مدیریت ترافیک و جریان خودروها
  • 21. فصل ۲۱: طراحی معماری هوش مصنوعی راننده حریف
  • 22. فصل ۲۲: ماژولار کردن سیستم تصمیم‌گیری راننده
  • 23. فصل ۲۳: توسعه رابط کاربری برای تنظیم پارامترهای هوش مصنوعی
  • 24. فصل ۲۴: تست و اشکال‌زدایی الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 25. فصل ۲۵: بهینه‌سازی عملکرد شبیه‌سازی
  • 26. فصل ۲۶: شبیه‌سازی درگ و مسابقات اتومبیلرانی
  • 27. فصل ۲۷: شبیه‌سازی رانندگی شهری و ترافیک سنگین
  • 28. فصل ۲۸: شبیه‌سازی رانندگی در مسیرهای پیچیده
  • 29. فصل ۲۹: پیاده‌سازی رفتار تهاجمی و دفاعی رانندگان
  • 30. فصل ۳۰: یادگیری تقویتی برای بهبود رفتار راننده
  • 31. فصل ۳۱: پیاده‌سازی Q-Learning در ActionScript
  • 32. فصل ۳۲: طراحی تابع پاداش و جریمه برای یادگیری
  • 33. فصل ۳۳: شبیه‌سازی چرخه یادگیری راننده
  • 34. فصل ۳۴: مدل‌سازی محیط شبیه‌سازی
  • 35. فصل ۳۵: ایجاد مسیرها و جاده‌ها در ActionScript
  • 36. فصل ۳۶: طراحی گرافیکی محیط شبیه‌سازی
  • 37. فصل ۳۷: انیمیشن خودروها و عناصر محیطی
  • 38. فصل ۳۸: شبیه‌سازی افکت‌های بصری (مانند دود، گرد و غبار)
  • 39. فصل ۳۹: صداگذاری در شبیه‌سازی
  • 40. فصل ۴۰: تعامل کاربر با شبیه‌سازی
  • 41. فصل ۴۱: کنترل ورودی از کیبورد و ماوس
  • 42. فصل ۴۲: امکان تنظیم دوربین و دیدگاه
  • 43. فصل ۴۳: مدیریت وضعیت بازی (شروع، پایان، امتیاز)
  • 44. فصل ۴۴: ذخیره و بارگذاری وضعیت شبیه‌سازی
  • 45. فصل ۴۵: استفاده از کتابخانه‌های ActionScript برای تسریع توسعه
  • 46. فصل ۴۶: بررسی کتابخانه‌های گرافیکی ActionScript
  • 47. فصل ۴۷: استفاده از کتابخانه‌های فیزیک
  • 48. فصل ۴۸: ادغام کتابخانه‌های خارجی
  • 49. فصل ۴۹: مدیریت حافظه در ActionScript
  • 50. فصل ۵۰: بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 51. فصل ۵۱: رانندگان حریف با سطوح دشواری مختلف
  • 52. فصل ۵۲: تنظیم پارامترهای دشواری رانندگان
  • 53. فصل ۵۳: هوش مصنوعی برای رانندگان تازه‌کار
  • 54. فصل ۵۴: هوش مصنوعی برای رانندگان حرفه‌ای
  • 55. فصل ۵۵: شبیه‌سازی خطاهای انسانی رانندگان
  • 56. فصل ۵۶: تشخیص و مدیریت وضعیت‌های اضطراری
  • 57. فصل ۵۷: الگوریتم‌های پیشرفته مسیر یابی
  • 58. فصل ۵۸: A* و بهینه‌سازی آن
  • 59. فصل ۵۹: مسیر یابی پویا در محیط‌های متغیر
  • 60. فصل ۶۰: هوش مصنوعی برای خودروهای خودران
  • 61. فصل ۶۱: تفاوت‌های هوش مصنوعی رانندگان حریف و خودروهای خودران
  • 62. فصل ۶۲: درک و تفسیر علائم راهنمایی و رانندگی
  • 63. فصل ۶۳: تشخیص خطوط جاده و وضعیت مسیر
  • 64. فصل ۶۴: برنامه‌ریزی تغییر مسیر و سبقت
  • 65. فصل ۶۵: شبیه‌سازی رفتار ترافیکی در تقاطع‌ها
  • 66. فصل ۶۶: قوانین راهنمایی و رانندگی در شبیه‌سازی
  • 67. فصل ۶۷: پیاده‌سازی سیستم چراغ راهنمایی
  • 68. فصل ۶۸: اولویت‌بندی در تقاطع‌ها
  • 69. فصل ۶۹: شبیه‌سازی پارکینگ خودرو
  • 70. فصل ۷۰: الگوریتم‌های تشخیص فضای پارک
  • 71. فصل ۷۱: استراتژی‌های پارک کردن
  • 72. فصل ۷۲: شبیه‌سازی پارک دوبل
  • 73. فصل ۷۳: هوش مصنوعی برای وسایل نقلیه سنگین
  • 74. فصل ۷۴: چالش‌های شبیه‌سازی خودروهای سنگین
  • 75. فصل ۷۵: دینامیک خودروهای سنگین
  • 76. فصل ۷۶: شبیه‌سازی بار و اثرات آن
  • 77. فصل ۷۷: هوش مصنوعی برای موتورسیکلت‌ها
  • 78. فصل ۷۸: تفاوت رفتار موتورسیکلت با خودرو
  • 79. فصل ۷۹: شبیه‌سازی مانورهای موتورسیکلت
  • 80. فصل ۸۰: هوش مصنوعی برای دوچرخه‌ها و عابران پیاده
  • 81. فصل ۸۱: مدل‌سازی رفتار غیرقابل پیش‌بینی
  • 82. فصل ۸۲: جلوگیری از برخورد با عناصر غیر راننده
  • 83. فصل ۸۳: استفاده از Event-Driven Programming
  • 84. فصل ۸۴: طراحی رویدادهای شبیه‌سازی
  • 85. فصل ۸۵: واکنش به رویدادهای محیطی
  • 86. فصل ۸۶: ارتباط بین رانندگان حریف
  • 87. فصل ۸۷: مدل‌سازی تعاملات اجتماعی رانندگان
  • 88. فصل ۸۸: ایجاد سناریوهای پیچیده ترافیکی
  • 89. فصل ۸۹: سناریوهای تصادف و پیامدهای آن
  • 90. فصل ۹۰: ارزیابی عملکرد هوش مصنوعی رانندگان
  • 91. فصل ۹۱: معیارهای سنجش موفقیت
  • 92. فصل ۹۲: تحلیل داده‌های شبیه‌سازی
  • 93. فصل ۹۳: ایجاد ابزارهای مانیتورینگ
  • 94. فصل ۹۴: بهبود مستمر الگوریتم‌ها
  • 95. فصل ۹۵: آینده هوش مصنوعی در شبیه‌سازی رانندگی
  • 96. فصل ۹۶: روندهای جدید و تحقیقات پیشرو
  • 97. فصل ۹۷: معرفی ابزارهای توسعه پیشرفته
  • 98. فصل ۹۸: چالش‌های مقیاس‌پذیری
  • 99. فصل ۹۹: مسائل اخلاقی در شبیه‌سازی هوش مصنوعی
  • 100. فصل ۱۰۰: جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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 استفاده از ActionScript برای شبیه‌سازی هوش مصنوعی رانندگان حریف”

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

پیمایش به بالا