, ,

کتاب تکنیک‌های هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسان بازی: از رفتار به تصمیم‌گیری

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 تکنیک‌های هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسان بازی: از رفتار به تصمیم‌گیری

موضوع کلی: توسعه بازی‌های هوشمند

موضوع میانی: هوش مصنوعی پیشرفته در بازی‌سازی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی در بازی‌سازی: معرفی و مفاهیم اولیه
  • 2. مروری بر انواع بازی‌ها و نیازهای هوش مصنوعی آن‌ها
  • 3. معرفی موتورهای بازی‌سازی و ابزارهای هوش مصنوعی
  • 4. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی رفتار (Behavior Programming)
  • 5. طراحی و پیاده‌سازی ساده‌ترین رفتارهای بازی
  • 6. مدل‌های Finite State Machines (FSMs) و کاربرد آن‌ها
  • 7. افزایش پیچیدگی FSMها با سلسله‌مراتب و گذارها
  • 8. پیاده‌سازی FSM برای کنترل رفتار دشمن
  • 9. شناسایی و تصمیم‌گیری در FSMها
  • 10. کاربرد FSM در بازی‌های مختلف (RPG، استراتژی و…)
  • 11. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی هدف‌گرا (Goal-Oriented Programming)
  • 12. طراحی اهداف و سلسله‌مراتب هدف در بازی
  • 13. پیاده‌سازی سیستم‌های هدف‌گرا برای رفتار شخصیت‌ها
  • 14. استفاده از هدف‌گرایی در بازی‌های استراتژیک
  • 15. مقایسه هدف‌گرایی و FSM
  • 16. معرفی الگوریتم‌های جستجو: مبانی و اهمیت آن‌ها
  • 17. الگوریتم جستجوی عمق-اول (Depth-First Search)
  • 18. الگوریتم جستجوی سطح-اول (Breadth-First Search)
  • 19. الگوریتم جستجوی یکنواخت هزینه (Uniform Cost Search)
  • 20. جستجوی A*: مبانی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی
  • 21. توابع ارزیابی و تأثیر آن‌ها در A*
  • 22. استفاده از A* برای مسیریابی در بازی
  • 23. مسیریابی در محیط‌های پیچیده و پویا
  • 24. اجتناب از موانع در مسیریابی (Obstacle Avoidance)
  • 25. مسیریابی با در نظر گرفتن هزینه و زمان
  • 26. معرفی هوش مصنوعی مبتنی بر حس (Sense-based AI)
  • 27. طراحی سیستم‌های حس در بازی (بینایی، شنوایی و…)
  • 28. پیاده‌سازی سیستم بینایی برای شخصیت‌های بازی
  • 29. سیستم‌های شنوایی و واکنش به صدا
  • 30. ترکیب حس‌ها برای تصمیم‌گیری
  • 31. معرفی برنامه‌نویسی تاکتیکی (Tactical Programming)
  • 32. مدل‌سازی و شبیه‌سازی استراتژی‌های تیمی
  • 33. تاکتیک‌های حمله و دفاع در بازی‌های تیمی
  • 34. سیستم‌های تصمیم‌گیری سطح بالا
  • 35. استفاده از تاکتیک‌ها در بازی‌های استراتژیک و MOBA
  • 36. معرفی و کاربرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 37. مبانی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 38. الگوریتم‌های ساده یادگیری تقویتی (Q-Learning)
  • 39. پیاده‌سازی Q-Learning برای کنترل ربات در بازی
  • 40. استفاده از یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری در بازی
  • 41. معرفی یادگیری عمیق و کاربرد آن در بازی‌سازی
  • 42. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق: مبانی
  • 43. شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) و کاربرد آن‌ها در بازی
  • 44. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در بازی
  • 45. استفاده از یادگیری عمیق برای کنترل شخصیت‌ها
  • 46. یادگیری از طریق تجربه‌های قبلی (Experience Replay)
  • 47. معرفی و کاربرد سیستم‌های چند عاملی (Multi-Agent Systems)
  • 48. هماهنگی و همکاری بین عامل‌ها در بازی
  • 49. استراتژی‌های رفتار جمعی (Flocking, Swarming)
  • 50. مدل‌سازی اجتماعات در بازی
  • 51. پیاده‌سازی سیستم‌های چندعاملی در بازی
  • 52. معرفی الگوریتم‌های تکاملی (Evolutionary Algorithms)
  • 53. الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm): مبانی و کاربردها
  • 54. بهینه‌سازی پارامترهای بازی با استفاده از الگوریتم ژنتیک
  • 55. تولید محتوای رویه‌ای (Procedural Content Generation)
  • 56. تولید نقشه‌ها و محیط‌های بازی به‌صورت رویه‌ای
  • 57. تولید رفتارها و شخصیت‌ها به‌صورت رویه‌ای
  • 58. بهینه‌سازی و تنظیم الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 59. اشکال‌زدایی و تست کدهای هوش مصنوعی بازی
  • 60. اصول طراحی هوش مصنوعی قابل توسعه و نگهداری
  • 61. مستندسازی کدهای هوش مصنوعی
  • 62. انتخاب مناسب‌ترین تکنیک هوش مصنوعی برای هر موقعیت
  • 63. آشنایی با کتابخانه‌ها و ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی
  • 64. نقش هوش مصنوعی در بازی‌های Open World
  • 65. هوش مصنوعی در بازی‌های ورزشی
  • 66. هوش مصنوعی در بازی‌های مبارزه‌ای
  • 67. هوش مصنوعی در بازی‌های پازل و معمایی
  • 68. استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد چالش و سرگرمی
  • 69. تاثیر هوش مصنوعی بر تجربه کاربری (UX)
  • 70. اخلاق و هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 71. آینده هوش مصنوعی در صنعت بازی‌سازی
  • 72. مروری بر مقالات و تحقیقات جدید در زمینه هوش مصنوعی بازی
  • 73. ایجاد شخصیت‌های پویا و باورپذیر با هوش مصنوعی
  • 74. هوش مصنوعی و داستان‌سرایی (Narrative) در بازی‌ها
  • 75. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی در هوش مصنوعی بازی
  • 76. استفاده از چند رشته‌ای (Multithreading) در هوش مصنوعی بازی
  • 77. هوش مصنوعی و بازی‌های موبایلی: چالش‌ها و راه‌حل‌ها
  • 78. هوش مصنوعی و واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR)
  • 79. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تولید صدا و موسیقی در بازی
  • 80. هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP) در بازی‌ها
  • 81. استفاده از شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی رفتار بازیکن
  • 82. بهینه‌سازی عملکرد الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای سخت‌افزار محدود
  • 83. هوش مصنوعی و طراحی بازی: هم‌افزایی و همکاری
  • 84. هوش مصنوعی و تست بازی: خودکارسازی تست‌های هوش مصنوعی
  • 85. هوش مصنوعی در بازی‌های مستقل (Indie Games)
  • 86. هوش مصنوعی و ایجاد دشمنان هوشمند و جذاب
  • 87. هوش مصنوعی و تولید دیالوگ‌های پویا
  • 88. هوش مصنوعی و شخصی‌سازی تجربه بازی
  • 89. معرفی مفهوم تعادل در هوش مصنوعی بازی
  • 90. هوش مصنوعی و نوآوری در گیم‌پلی
  • 91. هوش مصنوعی در بازی‌های رومیزی و کارتی
  • 92. هوش مصنوعی و ایجاد بازی‌های تعاملی
  • 93. مروری بر زبان‌های برنامه‌نویسی مناسب برای هوش مصنوعی بازی
  • 94. معرفی ابزارها و فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین مخصوص بازی
  • 95. ایجاد سیستم‌های یادگیری مداوم برای هوش مصنوعی بازی
  • 96. هوش مصنوعی و ایجاد بازی‌هایی با پایان‌های متعدد
  • 97. هوش مصنوعی و طراحی مراحل پویا
  • 98. هوش مصنوعی و تولید محتوای داستانی تعاملی
  • 99. هوش مصنوعی و ایجاد جهان‌های بازی زنده
  • 100. هوش مصنوعی و بهبود تعامل بازیکن با محیط بازی

📚 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 تکنیک‌های هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسان بازی: از رفتار به تصمیم‌گیری”

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

پیمایش به بالا