کتاب آموزش جامع AI برای توسعه‌دهندگان بازی: از صفر تا قهرمانی!
, ,

کتاب آموزش جامع AI برای توسعه‌دهندگان بازی: از صفر تا قهرمانی!

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008181 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 آموزش جامع AI برای توسعه‌دهندگان بازی: از صفر تا قهرمانی!

موضوع کلی: هوش مصنوعی در توسعه بازی

موضوع میانی: مفاهیم و تکنیک‌های پایه هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 2. اهمیت و نقش AI در تجربه بازی‌کننده
  • 3. مفهوم "عامل" (Agent) و محیط آن در AI بازی
  • 4. اجزای اصلی یک عامل AI: حسگرها، عملگرها، منطق تصمیم
  • 5. چرخه بازی و ادغام AI: فریم ورک‌های پایه
  • 6. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی جهان بازی برای AI
  • 7. مفاهیم ریاضی پایه: بردارها برای حرکت و جهت‌گیری
  • 8. مفاهیم ریاضی پایه: ماتریس‌ها و تبدیلات
  • 9. اصول طراحی شخصیت‌های AI قابل باور و پویا
  • 10. چالش‌ها و ملاحظات طراحی و پیاده‌سازی AI
  • 11. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در توسعه AI بازی
  • 12. ابزارهای اولیه برای ساخت AI بازی (مروری بر IDE و موتورها)
  • 13. حرکات اولیه: تعقیب (Seek) و فرار (Flee)
  • 14. حرکات پیشرفته: تعقیب (Pursue) و گریز (Evade)
  • 15. حرکات پیشرفته: رسیدن (Arrive) به هدف و توقف نرم
  • 16. الگوریتم‌های فرماندهی حرکت (Steering Behaviors): معرفی
  • 17. اجتناب از موانع (Obstacle Avoidance)
  • 18. اجتناب از برخورد با عامل‌های دیگر (Collision Avoidance)
  • 19. حرکت در مسیرهای از پیش تعریف شده (Path Following)
  • 20. حرکت دسته جمعی: گله‌سازی (Flocking)
  • 21. اصول گله‌سازی: هم‌ترازی (Alignment)
  • 22. اصول گله‌سازی: جداسازی (Separation)
  • 23. اصول گله‌سازی: انسجام (Cohesion)
  • 24. مقدمه‌ای بر یافتن مسیر (Pathfinding) و کاربرد آن
  • 25. مفهوم گراف‌ها: گره‌ها و یال‌ها در یافتن مسیر
  • 26. الگوریتم Dijkstra: اصول و گام‌های پیاده‌سازی
  • 27. محدودیت‌های Dijkstra و نیاز به الگوریتم‌های بهینه‌تر
  • 28. الگوریتم A* (A-Star): معرفی و اهمیت
  • 29. A*: تابع Heuristic و نقش آن در عملکرد
  • 30. پیاده‌سازی A* در محیط‌های گرید-محور (Grid-based)
  • 31. A*: بهینه‌سازی‌ها و تغییرات (مانند Jump Point Search)
  • 32. سیستم‌های Waypoint: طراحی و مدیریت
  • 33. مقدمه‌ای بر شبکه‌های ناوبری (Navigation Meshes – NavMesh)
  • 34. تولید NavMesh: مفاهیم پایه و ابزارها
  • 35. استفاده از NavMesh برای حرکت پیچیده در فضاهای سه‌بعدی
  • 36. پیمایش NavMesh: تکنیک‌های پیدا کردن مسیر روی NavMesh
  • 37. مقدمه‌ای بر معماری‌های تصمیم‌گیری AI
  • 38. ماشین‌های حالت متناهی (Finite State Machines – FSM): ساختار و چرخه
  • 39. پیاده‌سازی FSMهای ساده: مثال‌های عملی
  • 40. محدودیت‌ها و مشکلات مقیاس‌پذیری FSMها
  • 41. ماشین‌های حالت سلسله مراتبی (Hierarchical FSMs – HSFMs)
  • 42. معرفی درخت‌های رفتار (Behavior Trees – BTs)
  • 43. اجزای اصلی درخت رفتار: گره‌های کامپوزیت (Sequence, Selector)
  • 44. اجزای اصلی درخت رفتار: گره‌های دکوراتور (Decorator Nodes)
  • 45. اجزای اصلی درخت رفتار: گره‌های برگ (Action, Condition)
  • 46. پیاده‌سازی یک Behavior Tree از ابتدا
  • 47. طراحی Behavior Tree برای سناریوهای مختلف دشمن
  • 48. بهینه‌سازی و اشکال‌زدایی Behavior Tree
  • 49. مقایسه FSM و Behavior Tree: مزایا و معایب
  • 50. هوش مصنوعی مبتنی بر ابزار (Utility AI): معرفی و فلسفه
  • 51. توابع امتیازدهی (Scoring Functions) در Utility AI
  • 52. طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم Utility AI
  • 53. Goal-Oriented Action Planning (GOAP): مبانی و مفهوم هدف
  • 54. عملگرها (Actions) و پیش‌شرط‌ها (Preconditions) در GOAP
  • 55. سیستم‌های مبتنی بر قوانین (Rule-Based Systems): ساختار IF-THEN
  • 56. موتورهای استنتاج (Inference Engines) در سیستم‌های قواعدی
  • 57. درخت‌های تصمیم‌گیری (Decision Trees): معرفی و ساختار
  • 58. طراحی و استفاده از درخت‌های تصمیم‌گیری در AI
  • 59. ترکیب معماری‌های مختلف AI (Hybrid AI)
  • 60. طراحی AI برای دشمنان و باس فایت‌های پیشرفته
  • 61. AI برای شخصیت‌های غیرقابل بازی (NPCs) با رفتارهای متنوع
  • 62. AI برای متحدان و یاران (Companions)
  • 63. AI برای محیط، پازل‌ها و رویدادهای بازی
  • 64. مدیریت اهداف و انگیزه‌های AI
  • 65. سیستم‌های اولویت‌بندی برای اقدامات AI
  • 66. واکنش‌های AI به رویدادهای جهان بازی
  • 67. AI شخصیت‌محور: مدل‌سازی عواطف و حالات
  • 68. AI برای ایجاد رفتارهای تصادفی و غیرقابل پیش‌بینی
  • 69. سیستم‌های حسگر: دید (Line of Sight, Field of View)
  • 70. سیستم‌های حسگر: شنیدن و درک صدا (Audio Perception)
  • 71. سیستم‌های حسگر: حس لامسه و برخورد فیزیکی
  • 72. حافظه عامل‌های AI: مفاهیم و نیازها
  • 73. پیاده‌سازی حافظه کوتاه‌مدت برای AI
  • 74. پیاده‌سازی حافظه بلندمدت و یادآوری رویدادها
  • 75. سیستم‌های دانش و باور (Belief-Desire-Intention – BDI)
  • 76. ارتباط بین عامل‌های AI: سیستم‌های سیگنالینگ و پیام‌رسانی
  • 77. هوش مصنوعی تیمی و همکاری (Team AI)
  • 78. اشتراک‌گذاری دانش و هدف در تیم‌های AI
  • 79. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning – ML) در بازی‌ها
  • 80. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده (Supervised Learning)
  • 81. انواع یادگیری ماشین: بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 82. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning – RL): مفاهیم و چارچوب
  • 83. عامل (Agent) و محیط (Environment) در RL
  • 84. مفهوم پاداش (Reward) و مجازات در RL
  • 85. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف (Markov Decision Processes – MDPs)
  • 86. الگوریتم Q-Learning: اصول و پیاده‌سازی پایه
  • 87. جداول Q و استراتژی اکتشاف/بهره‌برداری (Exploration/Exploitation)
  • 88. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی (Neural Networks – NN)
  • 89. ساختار شبکه‌های عصبی: لایه‌ها و نورون‌ها
  • 90. فعال‌سازی (Activation Functions) در شبکه‌های عصبی
  • 91. آموزش شبکه‌های عصبی: مفهوم Backpropagation (مقدماتی)
  • 92. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks): مروری بر کاربردها
  • 93. الگوریتم‌های تکاملی (Evolutionary Algorithms – EAs)
  • 94. الگوریتم‌های ژنتیک (Genetic Algorithms – GAs) برای بهینه‌سازی AI
  • 95. Neuroevolution: تکامل شبکه‌های عصبی
  • 96. یادگیری تقلیدی (Imitation Learning) یا رفتار کلونینگ (Behavior Cloning)
  • 97. معماری‌های لایه‌ای و ترکیبی برای هوش مصنوعی پیچیده
  • 98. هوش مصنوعی نوظهور (Emergent AI) و رفتارهای پیش‌بینی نشده
  • 99. تنظیم سختی بازی با AI پویا (Dynamic Difficulty Adjustment – DDA)
  • 100. طراحی AI برای تعادل بازی (Game Balancing)

📚 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 آموزش جامع AI برای توسعه‌دهندگان بازی: از صفر تا قهرمانی!”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا