, ,

کتاب استراتژی‌های هوش مصنوعی در بازی‌های رومیزی و کامپیوتری: از چکرز تا شطرنج و فراتر از آن

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 استراتژی‌های هوش مصنوعی در بازی‌های رومیزی و کامپیوتری: از چکرز تا شطرنج و فراتر از آن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و محاسبات

موضوع میانی: بازی‌های کامپیوتری و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: تاریخچه بازی‌های کامپیوتری و هوش مصنوعی
  • 2. مقدمه‌ای بر کتاب "Computers and Games" و مفاهیم کلیدی
  • 3. مروری بر انواع بازی‌های رومیزی و کامپیوتری و ارتباط آن‌ها با هوش مصنوعی
  • 4. مبانی نظریه بازی‌ها: مقدمه، تعاریف و مفاهیم اصلی
  • 5. فضای حالت (State Space) در بازی‌ها: نمایش و ساختار
  • 6. درخت بازی (Game Tree): ساختار، مفاهیم و اهمیت
  • 7. جستجوی حداکثری (Minimax Search): الگوریتم و پیاده‌سازی
  • 8. بهینه‌سازی Minimax: آلفا-بتا پروینگ (Alpha-Beta Pruning)
  • 9. ارزیابی استاتیک (Static Evaluation): توابع ارزیابی و طراحی آن‌ها
  • 10. الگوریتم‌های جستجوی دیگر: جستجوی Iterative Deepening
  • 11. آشنایی با بازی چکرز و تاریخچه آن در هوش مصنوعی
  • 12. پیاده‌سازی یک بازی چکرز ساده (مبانی)
  • 13. طراحی و پیاده‌سازی تابع ارزیابی برای چکرز
  • 14. بهبود جستجو با تکنیک‌های هرس و بهینه‌سازی
  • 15. بازی چکرز: نگاهی عمیق‌تر به استراتژی‌ها و تاکتیک‌ها
  • 16. مقدمه‌ای بر بازی شطرنج و تاریخچه آن در هوش مصنوعی
  • 17. ساختار داده‌ها و نمایش موقعیت در شطرنج
  • 18. پیاده‌سازی یک بازی شطرنج ساده (مبانی)
  • 19. طراحی تابع ارزیابی برای شطرنج (مفاهیم اولیه)
  • 20. اصول جستجوی شطرنج: تاریخچه و ایده‌ها
  • 21. جستجوی بازه‌بندی (Quiescence Search)
  • 22. جستجوی تحلیلی (Principal Variation Search)
  • 23. پایان بازی‌ها (Endgame): تئوری و پیاده‌سازی
  • 24. کتاب‌های شروع بازی (Opening Books): ساختار و استفاده
  • 25. پایگاه داده‌های پایان بازی (Endgame Databases): کاربرد و اهمیت
  • 26. معرفی به زبان‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی در بازی‌ها (مانند C++, Python)
  • 27. مروری بر مفاهیم برنامه‌نویسی شی‌گرا (Object-Oriented Programming)
  • 28. ساخت یک موتور بازی (Game Engine) ساده
  • 29. آشنایی با کتابخانه‌های هوش مصنوعی (مانند Pygame)
  • 30. کاربرد یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در بازی‌ها
  • 31. مقدمه‌ای بر درختان مونت کارلو (Monte Carlo Tree Search – MCTS)
  • 32. الگوریتم UCT (Upper Confidence Bound for Trees)
  • 33. پیاده‌سازی MCTS در بازی‌های مختلف (چکرز، شطرنج)
  • 34. مقایسه MCTS با روش‌های جستجوی کلاسیک
  • 35. یادگیری ماشینی و کاربرد آن در بازی‌ها
  • 36. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق (Deep Learning) در بازی‌ها
  • 37. استفاده از شبکه‌های عصبی در ارزیابی بازی‌ها
  • 38. یادگیری عمیق و بازی‌های استراتژیک (مانند Go)
  • 39. ساخت یک ربات بازی‌کن (Bot) با استفاده از یادگیری عمیق
  • 40. بازی Go و چالش‌های هوش مصنوعی در آن
  • 41. الگوریتم‌های پیشرفته جستجو برای Go
  • 42. آشنایی با AlphaGo و AlphaZero
  • 43. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی برای بازی Go
  • 44. بازی‌های استراتژی دیگر: پوکر
  • 45. مفاهیم اساسی در پوکر و چالش‌های هوش مصنوعی
  • 46. استراتژی‌های پایه در پوکر
  • 47. روش‌های تصمیم‌گیری در پوکر (Decision Making)
  • 48. بازی‌های چندنفره (Multi-Player Games): چالش‌ها و راهکارها
  • 49. تئوری بازی‌های همکارانه (Cooperative Game Theory)
  • 50. مدل‌سازی بازیکنان در بازی‌های چندنفره
  • 51. استراتژی‌های تعامل بین بازیکنان (Player Interaction)
  • 52. بازی‌های پویا (Dynamic Games): تغییرات در طول بازی
  • 53. مدل‌سازی عدم قطعیت (Uncertainty) در بازی‌ها
  • 54. طراحی هوش مصنوعی برای بازی‌های استراتژیک پیچیده
  • 55. بهینه‌سازی عملکرد موتورهای بازی
  • 56. بهره‌وری و کارایی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی بازی‌ها
  • 57. فرهنگ لغات و اصطلاحات تخصصی در هوش مصنوعی بازی‌ها
  • 58. منابع و کتاب‌های تکمیلی برای مطالعه
  • 59. برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری در زمان واقعی (Real-time Decision Making)
  • 60. برنامه‌ریزی پویا (Dynamic Programming) در بازی‌ها
  • 61. طراحی و پیاده‌سازی موتورهای بازی‌های چند پلتفرمی
  • 62. ساختارهای داده‌ای پیشرفته برای بهبود عملکرد
  • 63. بهره‌گیری از پردازش موازی (Parallel Processing)
  • 64. فناوری‌های نوین در هوش مصنوعی بازی‌ها (مانند GPU)
  • 65. بازی‌های ترکیبی (Hybrid Games): ترکیب تکنیک‌ها
  • 66. استفاده از هوش مصنوعی در طراحی بازی (Game Design)
  • 67. تست و اشکال‌زدایی (Debugging) هوش مصنوعی بازی‌ها
  • 68. بهره‌گیری از داده‌ها برای بهبود هوش مصنوعی بازی‌ها
  • 69. مسابقات و چالش‌های هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 70. بررسی نمونه‌های موفق هوش مصنوعی در بازی‌های تجاری
  • 71. آینده هوش مصنوعی در بازی‌های کامپیوتری
  • 72. نقش هوش مصنوعی در توسعه بازی‌های موبایلی
  • 73. مبانی تئوری اطلاعات در بازی‌ها
  • 74. ارتباط بین تئوری اطلاعات و استراتژی‌های بازی
  • 75. بازی‌های اطلاعاتی ناقص (Imperfect Information Games)
  • 76. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 77. شبکه‌های عصبی پیچیده و طراحی آن‌ها برای بازی‌ها
  • 78. تکنیک‌های بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 79. مقایسه و ارزیابی روش‌های مختلف هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 80. آشنایی با چارچوب‌های (Frameworks) هوش مصنوعی
  • 81. استفاده از هوش مصنوعی در بازی‌های نقش‌آفرینی (RPG)
  • 82. استفاده از هوش مصنوعی در بازی‌های ورزشی
  • 83. استفاده از هوش مصنوعی در بازی‌های استراتژیک هم‌زمان (RTS)
  • 84. بهبود تجربه کاربری (User Experience) با استفاده از هوش مصنوعی
  • 85. اخلاق و هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 86. حفظ تعادل (Balance) در بازی‌ها با استفاده از هوش مصنوعی
  • 87. خودکارسازی فرایندهای تولید بازی با استفاده از هوش مصنوعی
  • 88. استفاده از هوش مصنوعی در تولید محتوای بازی (Procedural Content Generation)
  • 89. نقش هوش مصنوعی در ایجاد شخصیت‌های بازی (NPC)
  • 90. انتقال دانش (Transfer Learning) در بازی‌ها
  • 91. آموزش (Tutorial) پیاده‌سازی یک بازی کامل با هوش مصنوعی
  • 92. خلاصه و مرور مطالب کلیدی دوره
  • 93. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 94. معرفی پروژه‌های عملی و تمرین‌ها
  • 95. مسیرهای پیشرفت و ادامه یادگیری
  • 96. سخن پایانی: آینده هوش مصنوعی و بازی‌ها

📚 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 استراتژی‌های هوش مصنوعی در بازی‌های رومیزی و کامپیوتری: از چکرز تا شطرنج و فراتر از آن”

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

پیمایش به بالا