کتاب از صفر تا قهرمان: آموزش عملی AI for Games (ایان میلتون)
, ,

کتاب از صفر تا قهرمان: آموزش عملی AI for Games (ایان میلتون)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000007396 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 از صفر تا قهرمان: آموزش عملی AI for Games (ایان میلتون)

موضوع کلی: هوش مصنوعی در بازی‌سازی

موضوع میانی: الگوریتم‌های اساسی هوش مصنوعی در بازی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 2. چرایی اهمیت هوش مصنوعی در ساخت بازی
  • 3. انواع هوش مصنوعی در بازی: از دشمن تا هم‌تیمی
  • 4. معرفی کتاب "AI for Games" و فلسفه دوره
  • 5. محیط توسعه و ابزارهای پایه‌ای برای پیاده‌سازی
  • 6. مفهوم "عامل" (Agent) در هوش مصنوعی بازی
  • 7. معماری‌های کلی یک عامل هوشمند
  • 8. چرخه "درک، تفکر، عمل" (Perceive, Think, Act)
  • 9. اهداف و چالش‌های طراحی هوش مصنوعی بازی
  • 10. مرور مفاهیم ریاضی ضروری (بردارها و ماتریس‌ها)
  • 11. مقدمه‌ای بر حرکت هوشمند عامل‌ها
  • 12. سیستم مختصات و حرکت در فضای دو بعدی/سه بعدی
  • 13. رفتار Seeker: تعقیب هدف
  • 14. رفتار Flee: فرار از خطر
  • 15. رفتار Arrive: رسیدن آرام به مقصد
  • 16. رفتار Wander: گشت و گذار تصادفی
  • 17. رفتار Path Following: دنبال کردن مسیر از پیش تعیین شده
  • 18. رفتار Obstacle Avoidance: اجتناب از موانع
  • 19. رفتار Pursuit: تعقیب پیش‌بینی شده
  • 20. رفتار Evade: فرار پیش‌بینی شده
  • 21. ترکیب رفتارهای Steering (Blending)
  • 22. پیاده‌سازی رفتارهای Steering با استفاده از بردارها
  • 23. مفهوم Pathfinding: یافتن کوتاه‌ترین مسیر
  • 24. گراف‌ها و گره‌ها: مدل‌سازی نقشه برای Pathfinding
  • 25. الگوریتم جستجوی عرض اول (BFS) برای مسیر یابی
  • 26. الگوریتم جستجوی عمق اول (DFS) برای مسیر یابی
  • 27. الگوریتم دایکسترا (Dijkstra) و هزینه مسیر
  • 28. توابع هیوریستیک در Pathfinding
  • 29. الگوریتم A* (A-Star): شاهزاده Pathfinding
  • 30. پیاده‌سازی A* در یک محیط شبکه‌ای (Grid-based)
  • 31. بهینه‌سازی‌های پیشرفته A* (مانند JPS)
  • 32. NavMesh: ساخت شبکه ناوبری برای محیط‌های پیچیده
  • 33. تولید و "Bake" کردن NavMesh
  • 34. حرکت عامل‌ها بر روی NavMesh
  • 35. Off-Mesh Links: عبور از موانع خاص
  • 36. Flow Fields: ناوبری کارآمد برای گروه‌های بزرگ
  • 37. مقدمه‌ای بر مکانیزم‌های تصمیم‌گیری هوش مصنوعی
  • 38. ماشین‌های حالت متناهی (FSM): مبانی
  • 39. طراحی یک FSM برای رفتار دشمن ساده
  • 40. پیاده‌سازی FSM با استفاده از کلاس‌ها و Enum
  • 41. محدودیت‌ها و مشکلات FSM های بزرگ
  • 42. ماشین‌های حالت سلسله مراتبی (HFSM): سازماندهی بهتر
  • 43. کاربرد HFSM در پیچیدگی‌های گیم‌پلی
  • 44. درختان رفتار (Behavior Trees): رویکردی قدرتمند
  • 45. اجزای اصلی Behavior Tree: Composites (Sequence, Selector)
  • 46. اجزای اصلی Behavior Tree: Decorators و Services
  • 47. Task ها و Condition ها در Behavior Tree
  • 48. طراحی یک Behavior Tree برای یک NPC پیچیده
  • 49. پیاده‌سازی Behavior Tree از پایه
  • 50. مزایا و معایب Behavior Tree در مقایسه با FSM
  • 51. هوش مصنوعی مبتنی بر Utility: تصمیم‌گیری "بهترین" عمل
  • 52. سیستم‌های امتیازدهی و Considerations در Utility AI
  • 53. پیاده‌سازی یک سیستم Utility AI برای انتخاب سلاح
  • 54. Goal-Oriented Action Planning (GOAP): برنامه‌ریزی هدفمند
  • 55. تعریف Actions, World State و Goals در GOAP
  • 56. ساخت یک برنامه‌ریز GOAP ساده
  • 57. مقایسه FSM, Behavior Trees, Utility AI و GOAP
  • 58. انتخاب بهترین ابزار تصمیم‌گیری برای سناریوهای مختلف
  • 59. هوش مصنوعی چگونه جهان را درک می‌کند؟ (Perception)
  • 60. میدان دید (Field of View – FOV)
  • 61. Line of Sight (LOS): بررسی خط دید مستقیم
  • 62. پیاده‌سازی دید با استفاده از Raycasting
  • 63. حس شنوایی: تشخیص صدا و منبع آن
  • 64. سیستم حافظه هوش مصنوعی (Memory System)
  • 65. سطح آگاهی و Alertness عامل
  • 66. ترکیب سنسورها برای درک جامع محیط
  • 67. بهینه‌سازی سیستم‌های ادراکی
  • 68. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی گروهی
  • 69. رفتارهای Boids: Separation, Cohesion, Alignment
  • 70. پیاده‌سازی Flocking/Swarming با رفتارهای Boids
  • 71. هماهنگی و رهبری در گروه‌های هوش مصنوعی
  • 72. فرمیشن‌ها و آرایش‌های نظامی برای گروه
  • 73. حرکت گروهی بر روی NavMesh
  • 74. سیستم‌های Cover (پوشش‌گیری) برای AI
  • 75. سیستم‌های ارتباطی بین عامل‌های هوشمند
  • 76. طراحی تاکتیک‌های گروهی برای حمله و دفاع
  • 77. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در هوش مصنوعی بازی
  • 78. الگوریتم‌های ژنتیک: تکامل رفتارهای هوش مصنوعی
  • 79. پیاده‌سازی یک الگوریتم ژنتیک ساده (مثال Flappy Bird)
  • 80. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 81. کاربرد شبکه‌های عصبی در بازی‌ها (مثلاً تشخیص الگو)
  • 82. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning – RL): مبانی
  • 83. Q-Learning: یک الگوریتم عملی RL
  • 84. پیاده‌سازی Q-Learning برای یک تصمیم‌گیری ساده
  • 85. هوش مصنوعی تطبیق‌پذیر (Adaptive AI): یادگیری از بازیکن
  • 86. طراحی هوش مصنوعی با شخصیت و احساسات
  • 87. هوش مصنوعی برای بازی‌های پازل و معمایی
  • 88. هوش مصنوعی برای رانندگی و مسابقات
  • 89. هوش مصنوعی برای شخصیت‌های همراه و متحد
  • 90. طراحی هوش مصنوعی Boss Fights
  • 91. هوش مصنوعی برای بازی‌های ورزشی و شبیه‌سازی
  • 92. معماری‌های جامع هوش مصنوعی (Hybrid AI)
  • 93. ترکیب هوش مصنوعی مبتنی بر قوانین و یادگیری
  • 94. بهینه‌سازی عملکرد هوش مصنوعی در بازی‌های بزرگ
  • 95. ابزارهای پروفایلینگ و مانیتورینگ AI
  • 96. دیباگ کردن هوش مصنوعی: چالش‌ها و راهکارها
  • 97. Visual Debugging برای Behavior Trees و FSM
  • 98. اسکریپت‌نویسی برای هوش مصنوعی (AI Scripting)
  • 99. طراحی هوش مصنوعی برای بهبود تجربه بازیکن
  • 100. آینده هوش مصنوعی در بازی‌ها و روندهای نوظهور

📚 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 عملی AI for Games (ایان میلتون)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا