سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کارایی هوش مصنوعی در موتورهای بازی: الگوریتم‌های یادگیری و تصمیم‌گیری

کتاب کارایی هوش مصنوعی در موتورهای بازی: الگوریتم‌های یادگیری و تصمیم‌گیری

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کارایی هوش مصنوعی در موتورهای بازی: الگوریتم‌های یادگیری و تصمیم‌گیری

موضوع کلی: توسعه موتور بازی

موضوع میانی: کارایی و مقیاس پذیری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: مقدمه ای بر هوش مصنوعی در بازی
  • 2. فصل ۲: مروری بر موتورهای بازی
  • 3. فصل ۳: مفاهیم پایه هوش مصنوعی
  • 4. فصل ۴: یادگیری ماشین در بازی
  • 5. فصل ۵: یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 6. فصل ۶: شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
  • 7. فصل ۷: یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 8. فصل ۸: الگوریتم‌های جستجو در بازی
  • 9. فصل ۹: الگوریتم‌های درخت بازی (Game Tree Algorithms)
  • 10. فصل ۱۰: الگوریتم مینی‌ماکس (Minimax Algorithm)
  • 11. فصل ۱۱: آلفا-بتا هرس (Alpha-Beta Pruning)
  • 12. فصل ۱۲: شبیه‌سازی مونت کارلو (Monte Carlo Simulation)
  • 13. فصل ۱۳: درخت جستجوی مونت کارلو (Monte Carlo Tree Search - MCTS)
  • 14. فصل ۱۴: الگوریتم‌های برنامه‌ریزی (Planning Algorithms)
  • 15. فصل ۱۵: برنامه‌ریزی مبتنی بر هدف (Goal-Oriented Planning)
  • 16. فصل ۱۶: درخت رفتار (Behavior Trees)
  • 17. فصل ۱۷: ماشین‌های حالت محدود (Finite State Machines - FSMs)
  • 18. فصل ۱۸: گراف‌های رفتاری (Behavior Graphs)
  • 19. فصل ۱۹: سیستم‌های مبتنی بر قاعده (Rule-Based Systems)
  • 20. فصل ۲۰: منطق فازی (Fuzzy Logic)
  • 21. فصل ۲۱: هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 22. فصل ۲۲: تولید محتوای بازی با هوش مصنوعی
  • 23. فصل ۲۳: طراحی شخصیت‌های غیرقابل بازی (NPCs) هوشمند
  • 24. فصل ۲۴: رفتار شخصیت‌های غیرقابل بازی
  • 25. فصل ۲۵: مسیریابی (Pathfinding) در بازی
  • 26. فصل ۲۶: الگوریتم A* (A-Star Algorithm)
  • 27. فصل ۲۷: مسیریابی مبتنی بر گراف (Graph-Based Pathfinding)
  • 28. فصل ۲۸: تشخیص برخورد (Collision Detection)
  • 29. فصل ۲۹: سیستم‌های مبتنی بر عامل (Agent-Based Systems)
  • 30. فصل ۳۰: تعامل عامل‌ها با محیط
  • 31. فصل ۳۱: هوش جمعی (Swarm Intelligence)
  • 32. فصل ۳۲: کاربرد هوش جمعی در بازی
  • 33. فصل ۳۳: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) در بازی
  • 34. فصل ۳۴: شخصی‌سازی تجربه بازیکن
  • 35. فصل ۳۵: پیش‌بینی رفتار بازیکن
  • 36. فصل ۳۶: تشخیص تقلب (Cheating Detection)
  • 37. فصل ۳۷: هوش مصنوعی در بازی‌های استراتژیک
  • 38. فصل ۳۸: هوش مصنوعی در بازی‌های نقش‌آفرینی (RPG)
  • 39. فصل ۳۹: هوش مصنوعی در بازی‌های تیراندازی (FPS)
  • 40. فصل ۴۰: هوش مصنوعی در بازی‌های ورزشی
  • 41. فصل ۴۱: هوش مصنوعی در بازی‌های پازل
  • 42. فصل ۴۲: هوش مصنوعی در بازی‌های شبیه‌سازی
  • 43. فصل ۴۳: هوش مصنوعی در بازی‌های چند نفره (Multiplayer Games)
  • 44. فصل ۴۴: مسائل مربوط به مقیاس‌پذیری در هوش مصنوعی بازی
  • 45. فصل ۴۵: بهینه‌سازی عملکرد هوش مصنوعی
  • 46. فصل ۴۶: معماری‌های یادگیری عمیق برای بازی
  • 47. فصل ۴۷: شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در بازی
  • 48. فصل ۴۸: یادگیری اکتشافی (Exploration) در یادگیری تقویتی
  • 49. فصل ۴۹: یادگیری بهره‌برداری (Exploitation) در یادگیری تقویتی
  • 50. فصل ۵۰: نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 51. فصل ۵۱: تابع پاداش (Reward Function)
  • 52. فصل ۵۲: مدل‌های کارایی (Performance Models)
  • 53. فصل ۵۳: معیارهای ارزیابی هوش مصنوعی بازی
  • 54. فصل ۵۴: آزمون تیوی (Turing Test) در بازی
  • 55. فصل ۵۵: ارزیابی بصری رفتار هوش مصنوعی
  • 56. فصل ۵۶: ابزارهای توسعه هوش مصنوعی بازی
  • 57. فصل ۵۷: موتورهای بازی با قابلیت‌های هوش مصنوعی
  • 58. فصل ۵۸: کتابخانه‌های هوش مصنوعی برای توسعه بازی
  • 59. فصل ۵۹: زبان‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی بازی
  • 60. فصل ۶۰: چالش‌های اخلاقی در هوش مصنوعی بازی
  • 61. فصل ۶۱: سوگیری (Bias) در داده‌های آموزشی
  • 62. فصل ۶۲: شفافیت (Transparency) در تصمیم‌گیری هوش مصنوعی
  • 63. فصل ۶۳: مسئولیت‌پذیری (Accountability) در هوش مصنوعی بازی
  • 64. فصل ۶۴: آینده هوش مصنوعی در صنعت بازی
  • 65. فصل ۶۵: هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI - XAI)
  • 66. فصل ۶۶: هوش مصنوعی همراه (Companion AI)
  • 67. فصل ۶۷: یادگیری فدرال (Federated Learning) در بازی
  • 68. فصل ۶۸: یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در بازی
  • 69. فصل ۶۹: پردازش زبان طبیعی (NLP) در بازی
  • 70. فصل ۷۰: تولید دیالوگ با هوش مصنوعی
  • 71. فصل ۷۱: درک زبان طبیعی توسط هوش مصنوعی
  • 72. فصل ۷۲: هوش مصنوعی برای تنظیم سختی بازی (Dynamic Difficulty Adjustment)
  • 73. فصل ۷۳: تولید مراحل بازی (Procedural Content Generation - PCG)
  • 74. فصل ۷۴: PCG مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 75. فصل ۷۵: هوش مصنوعی در تست بازی
  • 76. فصل ۷۶: تست خودکار بازی با هوش مصنوعی
  • 77. فصل ۷۷: شبیه‌سازی سناریوهای پیچیده
  • 78. فصل ۷۸: هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های بازیکن
  • 79. فصل ۷۹: شخصی‌سازی تبلیغات در بازی
  • 80. فصل ۸۰: مدیریت اقتصاد بازی با هوش مصنوعی
  • 81. فصل ۸۱: جلوگیری از رفتارهای مضر بازیکن
  • 82. فصل ۸۲: هوش مصنوعی برای توسعه‌دهندگان بازی
  • 83. فصل ۸۳: افزایش بهره‌وری توسعه‌دهندگان
  • 84. فصل ۸۴: ابزارهای خودکارسازی وظایف
  • 85. فصل ۸۵: خلاقیت و نوآوری با هوش مصنوعی
  • 86. فصل ۸۶: هوش مصنوعی در طراحی رابط کاربری (UI)
  • 87. فصل ۸۷: هوش مصنوعی در طراحی تجربه کاربری (UX)
  • 88. فصل ۸۸: بهینه‌سازی گرافیک بازی با هوش مصنوعی
  • 89. فصل ۸۹: هوش مصنوعی در شبیه‌سازی فیزیک
  • 90. فصل ۹۰: هوش مصنوعی در صداگذاری بازی
  • 91. فصل ۹۱: یادگیری تقویتی عمیق برای کنترل شخصیت
  • 92. فصل ۹۲: یادگیری تقویتی عمیق برای استراتژی
  • 93. فصل ۹۳: شبکه‌های مولد برای طراحی انیمیشن
  • 94. فصل ۹۴: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در بازی
  • 95. فصل ۹۵: کاربردهای LLMs در بازی
  • 96. فصل ۹۶: آینده بازی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 97. فصل ۹۷: بازی‌های کاملاً خودکار
  • 98. فصل ۹۸: تعامل انسان و هوش مصنوعی در بازی
  • 99. فصل ۹۹: یادگیری مستمر (Continual Learning)
  • 100. فصل ۱۰۰: مرزهای آینده هوش مصنوعی در موتورهای 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.