, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در هوش مصنوعی توزیع‌شده برای بازی‌ها

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 مقدمه‌ای بر محاسبات در هوش مصنوعی توزیع‌شده برای بازی‌ها

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر دوره و اهداف آن
  • 2. تاریخچه محاسبات سطح بالا و نقش آن در بازی‌ها
  • 3. مروری بر معماری کامپیوتر: CPU، GPU و حافظه
  • 4. مفاهیم کلیدی: پردازش موازی، همزمان و توزیع‌شده
  • 5. یادآوری مبانی برنامه‌نویسی (Python و C++) برای محاسبات علمی
  • 6. ساختمان داده‌های ضروری برای هوش مصنوعی و بازی‌ها
  • 7. الگوریتم‌های پایه و تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی
  • 8. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در بازی‌ها: از کلاسیک تا مدرن
  • 9. موتورهای بازی (Game Engines) و APIهای مرتبط با محاسبات
  • 10. محیط توسعه: ابزارها، کتابخانه‌ها و کامپایلرها
  • 11. قانون آمدال و محدودیت‌های افزایش سرعت در پردازش موازی
  • 12. قانون گوستافسون و محاسبات مقیاس‌پذیر
  • 13. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی: حافظه مشترک و تبادل پیام
  • 14. مفهوم نخ (Thread) و فرآیند (Process)
  • 15. برنامه‌نویسی چندنخی (Multithreading) در C++
  • 16. کتابخانه `multiprocessing` در پایتون برای پردازش موازی
  • 17. همگام‌سازی نخ‌ها: Mutex، Semaphore و Lock
  • 18. شرایط رقابتی (Race Conditions) و بن‌بست‌ها (Deadlocks)
  • 19. معماری GPU و نقش آن در هوش مصنوعی
  • 20. مقدمه‌ای بر CUDA برای برنامه‌نویسی GPGPU
  • 21. کرنل‌ها، نخ‌ها و بلاک‌ها در CUDA
  • 22. مدیریت حافظه در GPU: حافظه سراسری، مشترک و محلی
  • 23. بهینه‌سازی کدهای CUDA و الگوهای رایج
  • 24. مقدمه‌ای بر OpenCL به عنوان یک استاندارد باز
  • 25. پردازش برداری (Vectorization) و دستورالعمل‌های SIMD
  • 26. اصول شبکه‌های کامپیوتری: مدل OSI و TCP/IP
  • 27. برنامه‌نویسی سوکت برای ارتباطات شبکه‌ای (TCP و UDP)
  • 28. مدل‌های معماری توزیع‌شده: کلاینت-سرور و همتا به همتا (P2P)
  • 29. فراخوانی رویه از راه دور (RPC) و آشنایی با gRPC
  • 30. سریال‌سازی داده‌ها: JSON, XML, و Protocol Buffers
  • 31. سیستم‌های صف پیام (Message Queues): RabbitMQ و Kafka
  • 32. قضیه CAP: سازگاری، در دسترس بودن و تحمل‌پذیری تقسیم
  • 33. مدل‌های سازگاری داده (Consistency Models)
  • 34. الگوریتم‌های اجماع: Paxos و Raft
  • 35. مقدمه‌ای بر داکر (Docker) و کانتینرسازی
  • 36. ارکستراسیون کانتینرها با کوبرنتیز (Kubernetes)
  • 37. مروری بر الگوریتم‌های کلاسیک هوش مصنوعی بازی: ماشین‌های حالت و درخت‌های رفتار
  • 38. الگوریتم‌های مسیریابی: A* و NavMesh
  • 39. چالش‌های مسیریابی در محیط‌های بزرگ و پویا
  • 40. توزیع بار محاسباتی مسیریابی در یک کلاستر
  • 41. هوش مصنوعی گروهی (Swarm AI) و شبیه‌سازی جمعیت
  • 42. الگوهای توزیع‌شده برای هوش مصنوعی گروهی
  • 43. تصمیم‌گیری در هوش مصنوعی: سیستم‌های مبتنی بر سودمندی (Utility AI)
  • 44. یادگیری ماشین در بازی‌ها: مفاهیم پایه
  • 45. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای عامل‌های هوشمند
  • 46. معماری‌های عامل-یادگیرنده توزیع‌شده (Distributed Actor-Learner)
  • 47. آموزش توزیع‌شده مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 48. یادگیری تقلیدی (Imitation Learning) و کاربرد آن در NPCها
  • 49. تولید محتوای رویه‌ای (Procedural Content Generation) با هوش مصنوعی
  • 50. استفاده از محاسبات توزیع‌شده برای PCG در مقیاس بزرگ
  • 51. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای NPCهای تعاملی و هوشمند
  • 52. معماری سیستم هوش مصنوعی توزیع‌شده برای یک بازی آنلاین
  • 53. مدیریت حالت بازی (Game State Management) در یک سیستم توزیع‌شده
  • 54. تفکیک وظایف هوش مصنوعی: منطق، ادراک و حرکت
  • 55. استراتژی‌های تقسیم‌بندی جهان بازی (World Partitioning)
  • 56. شبیه‌سازی سمت سرور (Server-Side Simulation) برای هوش مصنوعی
  • 57. کاهش تاخیر (Latency) در تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی توزیع‌شده
  • 58. الگوهای موازات داده (Data Parallelism) در هوش مصنوعی بازی
  • 59. الگوهای موازات وظیفه (Task Parallelism) در هوش مصنوعی بازی
  • 60. معرفی کتابخانه MPI (Message Passing Interface)
  • 61. ارتباطات نقطه به نقطه و گروهی در MPI
  • 62. استفاده از Ray برای محاسبات توزیع‌شده پایتون
  • 63. معماری و اجزای اصلی Ray: Actorها و Taskها
  • 64. چارچوب Horovod برای آموزش توزیع‌شده مدل‌های یادگیری عمیق
  • 65. پلتفرم‌های ابری: AWS, Azure, و GCP برای بازی‌سازی
  • 66. سرویس‌های محاسباتی ابری (EC2, Azure VMs)
  • 67. ذخیره‌سازی توزیع‌شده در ابر (S3, Blob Storage)
  • 68. پایگاه‌های داده توزیع‌شده و NoSQL برای بازی‌ها
  • 69. سرویس‌های مدیریت شده کوبرنتیز (EKS, AKS, GKE)
  • 70. رایانش بدون سرور (Serverless) برای وظایف هوش مصنوعی
  • 71. طراحی یک پایپ‌لاین آموزش و استنتاج (Training/Inference) توزیع‌شده
  • 72. پروفایل‌ینگ و شناسایی گلوگاه‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 73. ابزارهای مانیتورینگ: Prometheus و Grafana
  • 74. اشکال‌زدایی برنامه‌های موازی و توزیع‌شده
  • 75. امنیت در سیستم‌های هوش مصنوعی توزیع‌شده
  • 76. مقابله با تقلب (Anti-Cheat) با استفاده از هوش مصنوعی سمت سرور
  • 77. مطالعه موردی: هوش مصنوعی جمعیت در بازی‌های MMO
  • 78. مطالعه موردی: شبیه‌سازی‌های فیزیکی توزیع‌شده در مقیاس بزرگ
  • 79. مطالعه موردی: سیستم Matchmaking هوشمند و توزیع‌شده
  • 80. بهینه‌سازی مصرف پهنای باند شبکه
  • 81. تکنیک‌های پیش‌بینی حرکت (Movement Prediction) و جبران تاخیر
  • 82. چالش‌های همگام‌سازی حالت بین هزاران بازیکن
  • 83. مدل‌های به‌روزرسانی حالت: قطعی (Deterministic) و غیرقطعی
  • 84. آینده هوش مصنوعی توزیع‌شده: متاورس و جهان‌های پایدار
  • 85. نقش Edge Computing در کاهش تاخیر هوش مصنوعی بازی‌ها
  • 86. استفاده از 5G برای ارتباطات سریع‌تر در بازی‌های توزیع‌شده
  • 87. اخلاق در هوش مصنوعی بازی‌ها
  • 88. معماری میکروسرویس‌ها برای بخش‌های مختلف هوش مصنوعی
  • 89. یکپارچه‌سازی مداوم و استقرار مداوم (CI/CD) برای سیستم‌های AI
  • 90. تست واحد و تست یکپارچه‌سازی در محیط‌های توزیع‌شده
  • 91. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم AI توزیع‌شده برای یک سناریوی بازی
  • 92. ارائه و بررسی پروژه‌های نهایی
  • 93. جمع‌بندی دوره و مسیرهای یادگیری آینده
  • 94. **مدل‌های عامل‌محور (Agent-Based Modeling) و شبیه‌سازی‌های توزیع‌شده برای رفتارهای جمعی در بازی‌ها**
  • 95. **تکنیک‌های بهینه‌سازی توزیع‌شده: الگوریتم‌های ژنتیک موازی، جستجوی همسایگی متغیر و کاربرد آن‌ها در بهینه‌سازی هوش مصنوعی بازی‌ها**
  • 96. **یادگیری تقویتی توزیع‌شده (Distributed Reinforcement Learning) برای آموزش Agentهای هوشمند در محیط‌های بازی پیچیده**
  • 97. **محاسبات ابری و Fog Computing برای میزبانی هوش مصنوعی بازی‌های آنلاین و کاهش تاخیر (Latency)**
  • 98. **امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی توزیع‌شده بازی‌ها: مقابله با تقلب و حفظ داده‌های بازیکنان**
  • 99. **پیاده‌سازی و ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های توزیع‌شده هوش مصنوعی در پلتفرم‌های مختلف (CPU، GPU، FPGA)**
  • 100. **چالش‌ها و چشم‌اندازهای آینده هوش مصنوعی توزیع‌شده در بازی‌ها: متاورس، بازی‌های بلاک‌چینی و هوش مصنوعی فراگیر**

📚 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 مقدمه‌ای بر محاسبات در هوش مصنوعی توزیع‌شده برای بازی‌ها”

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

پیمایش به بالا