کتاب طراحی و پیاده‌سازی هوش مصنوعی پیشرفته برای شخصیت‌های بازی (با الهام از Artificial Intelligence for Games)
, ,

کتاب طراحی و پیاده‌سازی هوش مصنوعی پیشرفته برای شخصیت‌های بازی (با الهام از Artificial Intelligence for Games)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008455 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 طراحی و پیاده‌سازی هوش مصنوعی پیشرفته برای شخصیت‌های بازی (با الهام از Artificial Intelligence for Games)

موضوع کلی: هوش مصنوعی در بازی‌سازی

موضوع میانی: پیاده‌سازی تاکتیک‌ها و استراتژی‌های هوشمند در بازی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی در بازی‌سازی: معرفی و مفاهیم اولیه
  • 2. مروری بر کتاب "Artificial Intelligence for Games" و ساختار دوره
  • 3. تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 4. اهمیت هوش مصنوعی در تجربه‌ی بازی
  • 5. نقش هوش مصنوعی در ایجاد شخصیت‌های باورپذیر
  • 6. آشنایی با انواع هوش مصنوعی: Rule-based، Goal-based، Learning
  • 7. اصول و مفاهیم اساسی برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی بازی
  • 8. داده‌ساختارهای پرکاربرد در هوش مصنوعی بازی (لیست‌ها، درخت‌ها، گراف‌ها)
  • 9. الگوریتم‌های جستجوی اولیه: Breadth-First Search و Depth-First Search
  • 10. الگوریتم جستجوی A*: مبانی و پیاده‌سازی
  • 11. بهینه‌سازی A* برای بازی‌های بزرگ
  • 12. استفاده از هیوریستیک‌های مختلف در A*
  • 13. مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی رفتار (Behavior Programming)
  • 14. طراحی ماشین حالت (Finite State Machines – FSM)
  • 15. پیاده‌سازی FSM برای شخصیت‌های بازی
  • 16. استفاده از FSM برای کنترل رفتار در موقعیت‌های مختلف
  • 17. زنجیره‌های مارکوف (Markov Chains) و کاربرد آن‌ها
  • 18. ماشین‌های حالت سلسله‌مراتبی (Hierarchical State Machines – HSM)
  • 19. ادغام FSM و HSM برای رفتار پیچیده‌تر
  • 20. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی هدف (Goal-Oriented Programming)
  • 21. پیاده‌سازی سیستم‌های هدف‌گرا
  • 22. مدل‌سازی اهداف و انگیزه‌ها برای شخصیت‌ها
  • 23. سیستم‌های برنامه‌ریزی عملیاتی (Planning Systems)
  • 24. الگوریتم‌های برنامه‌ریزی: Forward Search و Backward Search
  • 25. الگوریتم برنامه‌ریزی STRIPS
  • 26. برنامه‌ریزی مبتنی بر سلسله‌مراتب (Hierarchical Task Network – HTN)
  • 27. تلفیق برنامه‌ریزی و برنامه‌نویسی رفتار
  • 28. مسیریابی (Pathfinding) پیشرفته: تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها
  • 29. الگوریتم‌های مسیر یابی در محیط‌های سه‌بعدی
  • 30. بهینه‌سازی مسیریابی برای بازی‌های Real-Time
  • 31. استفاده از Navmesh برای مسیریابی
  • 32. مسیریابی دینامیک: اجتناب از موانع متحرک
  • 33. آشنایی با swarm intelligence
  • 34. شبیه‌سازی ازدحام (Crowd Simulation)
  • 35. مدل‌های حرکت گروهی (Flocking)
  • 36. استراتژی‌های تاکتیکی در بازی‌های استراتژیک
  • 37. سیستم‌های تصمیم‌گیری در بازی‌های استراتژیک
  • 38. مدل‌سازی منابع و اقتصاد در بازی‌ها
  • 39. بهینه‌سازی منابع در بازی‌های استراتژیک
  • 40. سیستم‌های تصمیم‌گیری مبتنی بر شبیه‌سازی مونت‌کارلو (Monte Carlo Tree Search – MCTS)
  • 41. کاربرد MCTS در بازی‌های تخته‌ای و استراتژیک
  • 42. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning – RL): مفاهیم اولیه
  • 43. یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 44. یادگیری تقویتی: SARSA
  • 45. یادگیری تقویتی: Deep Q-Networks (DQN)
  • 46. کاربرد RL در بازی‌های اکشن
  • 47. یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک
  • 48. آشنایی با شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 49. کاربرد شبکه‌های عصبی در بازی‌سازی
  • 50. شبکه‌های عصبی برای تصمیم‌گیری در بازی
  • 51. مدل‌سازی احساسات و عواطف شخصیت‌ها
  • 52. ایجاد تعاملات اجتماعی هوشمند در بازی
  • 53. طراحی گفتگوی پویا و هوشمند
  • 54. استفاده از Natural Language Processing (NLP) در بازی
  • 55. یادگیری از داده‌های بازیکنان (Player Data)
  • 56. سازگاری هوش مصنوعی با سبک بازی بازیکن
  • 57. بهبود تجربه‌ی بازی با هوش مصنوعی
  • 58. مقدمه‌ای بر سیستم‌های پیچیده (Complex Systems)
  • 59. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده در بازی‌ها
  • 60. خود-تنظیم‌گری (Self-Tuning) هوش مصنوعی
  • 61. تولید محتوای رویه‌ای (Procedural Content Generation – PCG)
  • 62. PCG برای ایجاد نقشه‌های بازی
  • 63. PCG برای تولید محتوای داستانی
  • 64. معرفی ابزارهای توسعه هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 65. آشنایی با کتابخانه‌ها و موتورهای بازی‌سازی
  • 66. بهینه‌سازی عملکرد هوش مصنوعی
  • 67. اشکال‌زدایی (Debugging) هوش مصنوعی بازی
  • 68. تست و اعتبارسنجی هوش مصنوعی
  • 69. مدیریت پیچیدگی هوش مصنوعی
  • 70. طراحی معماری هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
  • 71. استفاده از Threading و Asynchronous Processing
  • 72. هوش مصنوعی برای بازی‌های چند نفره (Multiplayer Games)
  • 73. هوش مصنوعی در بازی‌های آنلاین
  • 74. تقلب (Cheating) و راه‌های مقابله با آن
  • 75. هوش مصنوعی برای بازی‌های ورزشی
  • 76. هوش مصنوعی برای بازی‌های نقش‌آفرینی (RPG)
  • 77. هوش مصنوعی برای بازی‌های پازل
  • 78. هوش مصنوعی برای بازی‌های جهان باز (Open World)
  • 79. هوش مصنوعی برای بازی‌های ترسناک
  • 80. هوش مصنوعی در بازی‌های واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR)
  • 81. نقش هوش مصنوعی در روایت داستان
  • 82. خلق دنیای بازی پویا و زنده
  • 83. چالش‌های اخلاقی هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 84. آینده هوش مصنوعی در بازی‌سازی
  • 85. روند توسعه‌ی هوش مصنوعی بازی‌سازی
  • 86. نقش یادگیری عمیق (Deep Learning) در آینده‌ی بازی‌سازی
  • 87. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه‌ی بازی
  • 88. استفاده از هوش مصنوعی برای تولید تست‌بازی (Playtesting)
  • 89. طراحی هوش مصنوعی برای هوش مصنوعی (AI for AI)
  • 90. همکاری هوش مصنوعی و طراحان بازی
  • 91. استفاده از هوش مصنوعی برای افزایش تعامل بازیکن
  • 92. شخصی‌سازی (Personalization) تجربه‌ی بازی با هوش مصنوعی
  • 93. ایجاد محتوای پویا و تطبیق‌پذیر با هوش مصنوعی
  • 94. نقش هوش مصنوعی در بازاریابی و تبلیغات بازی‌ها
  • 95. ترکیب هوش مصنوعی با تکنولوژی‌های دیگر (مانند بلاکچین)
  • 96. ملاحظات امنیتی و حفظ حریم خصوصی در هوش مصنوعی بازی
  • 97. بررسی نمونه‌های موفق هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 98. مطالعه موردی: تحلیل هوش مصنوعی در یک بازی خاص
  • 99. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری دوره
  • 100. معرفی منابع تکمیلی برای یادگیری بیشتر

📚 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 طراحی و پیاده‌سازی هوش مصنوعی پیشرفته برای شخصیت‌های بازی (با الهام از Artificial Intelligence for Games)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا