کتاب پیاده‌سازی هوش مصنوعی حرفه‌ای با Game AI Pro 360: از طراحی تا اجرا
, ,

کتاب پیاده‌سازی هوش مصنوعی حرفه‌ای با Game AI Pro 360: از طراحی تا اجرا

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000007221 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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 پیاده‌سازی هوش مصنوعی حرفه‌ای با Game AI Pro 360: از طراحی تا اجرا

موضوع کلی: هوش مصنوعی بازی

موضوع میانی: تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی در بازی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره و معماری‌های پیشرفته هوش مصنوعی بازی
  • 2. نگاهی عمیق به چالش‌های هوش مصنوعی حرفه‌ای در بازی
  • 3. اصول طراحی و توسعه هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر در بازی
  • 4. مروری بر الگوهای طراحی و معماری‌های نوین هوش مصنوعی
  • 5. پیاده‌سازی درخت‌های رفتار (Behavior Trees) پیشرفته و ماژولار
  • 6. طراحی هوش مصنوعی Utility محور: از تئوری تا پیاده‌سازی
  • 7. مبانی و پیاده‌سازی Goal-Oriented Action Planning (GOAP)
  • 8. معماری‌های ترکیبی (Hybrid AI Architectures) برای رفتارهای پیچیده
  • 9. نقش داده‌ها و تحلیل در تصمیم‌گیری هوش مصنوعی بازی
  • 10. مباحث پیشرفته از Game AI Pro 360: مروری بر مقالات کلیدی
  • 11. طراحی پیشرفته درخت‌های رفتار: کامپوزیت‌ها و دکوراتورهای سفارشی
  • 12. مدیریت و بهینه‌سازی درخت‌های رفتار با ابزارهای بصری
  • 13. پیاده‌سازی سرویس‌ها و بلک‌بردهای هوشمند در BT
  • 14. الگوهای طراحی مجدد برای BT: ساختارهای موازی و ترتیب‌بندی
  • 15. هوش مصنوعی Utility: سیستم‌های امتیازدهی (Scoring Systems) پیشرفته
  • 16. مدیریت عوامل تأثیرگذار (Considerations) در Utility AI
  • 17. تکنیک‌های پویا برای انتخاب اکشن در Utility AI
  • 18. مقایسه و ترکیب هوشمندانه BT و Utility AI
  • 19. پیاده‌سازی GOAP: بررسی دقیق اهداف، اکشن‌ها و شرایط جهان
  • 20. بهینه‌سازی الگوریتم برنامه‌ریزی GOAP با heuristicهای کاستوم
  • 21. مدیریت تغییرات ناگهانی در جهان‌حالت (World State) برای GOAP
  • 22. ترکیب GOAP با سیستم‌های تصمیم‌گیری پایین‌رده
  • 23. طراحی سیستم‌های تشخیص انگیزه و نیاز (Motivation & Need Systems)
  • 24. هوش مصنوعی مبتنی بر قواعد و سیستم‌های خبره برای رفتارهای واکنشی
  • 25. معرفی سیستم‌های متخصص (Expert Systems) در هوش مصنوعی بازی
  • 26. اصول سیستم‌های بینایی هوش مصنوعی: میدان دید، انسداد و فیلترینگ
  • 27. پیاده‌سازی سنسورهای شنوایی و حسی: مدل‌سازی انتشار و تضعیف
  • 28. سیستم‌های حسگر رویداد محور و زنجیره واکنش‌های هوش مصنوعی
  • 29. مدل‌سازی جهان و پایگاه دانش (Knowledge Base) برای هوش مصنوعی
  • 30. نقش حافظه کوتاه و بلندمدت در هوش مصنوعی بازی
  • 31. سیستم‌های استنباط و استدلال (Reasoning Systems) برای تصمیم‌گیری
  • 32. مدیریت اطلاعات ناقص، متناقض و نامشخص در دنیای بازی
  • 33. سیستم‌های آگاهی (Awareness Systems) و انتشار اطلاعات تاکتیکی
  • 34. ردیابی اهداف (Target Tracking) و پیش‌بینی حرکت آن‌ها
  • 35. تشخیص و پیش‌بینی رفتار بازیکن برای واکنش‌های هوشمندانه
  • 36. سیستم‌های ارتباطی و هماهنگی بین عوامل هوش مصنوعی
  • 37. طراحی رابط سنسورها با موتور بازی و سیستم رندرینگ
  • 38. ایجاد سیستم‌های Perception برای هوش مصنوعی مخفی‌کاری (Stealth AI)
  • 39. فیلتر کردن نویز و اطلاعات اضافی از ورودی‌های سنسور
  • 40. چالش‌های مقیاس‌پذیری سیستم‌های Perception در محیط‌های بزرگ
  • 41. بازنگری و بهینه‌سازی الگوریتم A* و IDA* برای محیط‌های پویا
  • 42. ناوبری مبتنی بر مش (Navigation Mesh): ساخت، تجزیه و تحلیل
  • 43. الگوریتم Funnel برای ناوبری دقیق و روان در NavMesh
  • 44. سیستم‌های ناوبری سلسله‌مراتبی و هوش مصنوعی راهبردی
  • 45. تکنیک‌های ناوبری خارج از NavMesh: وکسل‌ها و کاشی‌کاری
  • 46. پیاده‌سازی رفتار‌های هدایتی (Steering Behaviors) پیشرفته و ترکیبی
  • 47. ترکیب Steering Behaviors برای حرکت‌های پیچیده و واکنش‌پذیر
  • 48. ناوبری گروهی و اجتناب از برخورد (Crowd Simulation) پیشرفته
  • 49. الگوریتم RVO2 (Reciprocal Velocity Obstacles) برای اجتناب بهینه
  • 50. ناوبری دینامیک و واکنش به تغییرات محیطی و تخریب‌پذیری
  • 51. سیستم‌های پوشش‌دهی (Cover Systems) و انتخاب نقاط تاکتیکی
  • 52. سیستم‌های گشت‌زنی (Patrol Systems) با مسیرهای پویا و نقاط استراتژیک
  • 53. ادغام انیمیشن‌های حرکتی با سیستم‌های ناوبری و فیزیک کاراکتر
  • 54. پیاده‌سازی فیزیک حرکت کاراکتر (Character Physics) برای هوش مصنوعی
  • 55. هوش مصنوعی برای وسایل نقلیه، ربات‌های پرنده و مکانیسم‌های پیچیده
  • 56. اصول طراحی هوش مصنوعی گروهی و تیمی: نقش‌ها و سلسله‌مراتب
  • 57. معماری‌های هوش مصنوعی فرماندهی و زیردست برای گروه‌های بزرگ
  • 58. ارتباطات و پروتکل‌های هماهنگی بین اعضای گروه هوش مصنوعی
  • 59. سیستم‌های اشتراک دانش (Shared Knowledge) و نقشه‌های ذهنی مشترک
  • 60. استراتژی‌های حمله و دفاع گروهی: مانورها و تاکتیک‌ها
  • 61. هوش مصنوعی برای پشتیبانی، شناسایی و نقش‌های تخصصی تیم
  • 62. مدیریت موقعیت و آرایش (Formation Management) گروه در محیط‌های دینامیک
  • 63. سیستم‌های هدف‌گذاری و اولویت‌بندی اهداف تیمی
  • 64. مقابله با حملات از جناحین (Flanking) و پوشش متقابل
  • 65. مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی گروهی برای تعداد بالای عوامل و محیط‌های باز
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در بازی‌های مدرن
  • 67. الگوریتم Q-Learning و کاربردهای آن در تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی
  • 68. Policy Gradient Methods و Actor-Critic در Deep Reinforcement Learning (DRL)
  • 69. استفاده از DRL برای طراحی رفتار‌های پیچیده و خودآموز هوش مصنوعی
  • 70. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL) و اکتشاف محیط
  • 71. یادگیری معکوس (Inverse Reinforcement Learning) برای تقلید از بازیکن
  • 72. الگوریتم‌های تکاملی (Evolutionary Algorithms) برای تکامل رفتار هوش مصنوعی
  • 73. شبکه‌های عصبی تکامل یافته (NEAT) برای کنترل و طراحی AI
  • 74. سیستم‌های یادگیری و سازگاری با سبک بازی بازیکن (Dynamic Difficulty Adjustment)
  • 75. چالش‌ها و محدودیت‌های پیاده‌سازی RL در تولید بازی
  • 76. طراحی سیستم‌های تصمیم‌گیری تاکتیکی سطح بالا برای سناریوهای نبرد
  • 77. هوش مصنوعی برای RTS (Real-Time Strategy): مدیریت منابع و اقتصاد
  • 78. هوش مصنوعی برای RTS: ساخت و ساز، مدیریت واحدها و زنجیره‌های تولید
  • 79. هوش مصنوعی برای RTS: حملات و دفاع‌های استراتژیک و تشخیص تهدید
  • 80. هوش مصنوعی برای RPG: شخصیت‌پردازی، دیالوگ‌ها و واکنش‌های اجتماعی
  • 81. هوش مصنوعی برای بازی‌های ورزشی: همکاری تیمی و تصمیم‌گیری لحظه‌ای
  • 82. هوش مصنوعی برای بازی‌های مسابقه‌ای: مسیر، سرعت، ترمز و رقابت
  • 83. هوش مصنوعی برای بازی‌های پلتفرمر: تولید چالش و پیش‌بینی حرکت بازیکن
  • 84. هوش مصنوعی برای Boss Fight: طراحی فازها، الگوها و آسیب‌پذیری‌ها
  • 85. سیستم‌های تولید چالش دینامیک و تنظیم هوشمند سختی بازی (AI Director)
  • 86. اصول طراحی هوش مصنوعی باورپذیر (Believable AI) و ایجاد توهم هوشمندی
  • 87. تزریق "انسانیت" و نقص‌های قابل قبول به رفتار هوش مصنوعی
  • 88. سیستم‌های تصمیم‌گیری احساسی و حالات روحی (Emotional States) برای هوش مصنوعی
  • 89. تکنیک‌های دیباگینگ و پروفایلینگ (Debugging & Profiling) هوش مصنوعی
  • 90. ابزارهای ویژوالایزیشن و آنالیز برای درک رفتار هوش مصنوعی در زمان واقعی
  • 91. تست خودکار هوش مصنوعی و تست رگرسیون برای اطمینان از پایداری
  • 92. بهینه‌سازی عملکرد هوش مصنوعی: زمان اجرا، مصرف حافظه و پهنای باند
  • 93. موازی‌سازی و چند رشته‌ای کردن (Multithreading) هوش مصنوعی برای کارایی
  • 94. مدیریت حالت و بازیابی (State Management & Persistence) هوش مصنوعی
  • 95. پیاده‌سازی هوش مصنوعی با Data-Driven Design و پیکربندی خارجی
  • 96. هوش مصنوعی مولد (Generative AI) برای تولید محتوای رویه‌ای (PCG)
  • 97. استفاده از هوش مصنوعی در ابزارهای توسعه بازی و شبیه‌سازی
  • 98. هوش مصنوعی برای تست و تضمین کیفیت بازی (Game QA)
  • 99. ملاحظات اخلاقی و طراحی مسئولانه هوش مصنوعی در بازی‌های مدرن
  • 100. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در بازی‌های ویدیویی و فراتر از آن

📚 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 پیاده‌سازی هوش مصنوعی حرفه‌ای با Game AI Pro 360: از طراحی تا اجرا”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا