🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: جان‌بخشی به دنیای بازی: طراحی هوش مصنوعی برای خلق شخصیت‌های باورپذیر

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: هوش مصنوعی در بازی‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در بازی‌سازی
• 2. تاریخچه هوش مصنوعی در بازی‌ها
• 3. مفاهیم پایه هوش مصنوعی: عامل، محیط، حسگر، عملگر
• 4. معماری‌های عامل در بازی‌ها
• 5. الگوریتم‌های جستجو: مقدمه و کاربرد در بازی‌ها
• 6. جستجوی عمق اول (DFS) و جستجوی سطح اول (BFS)
• 7. جستجوی آگاهانه: A* Search
• 8. Heuristics در A* Search: طراحی و ارزیابی
• 9. الگوریتم‌های مسیر یابی: Dijkstra
• 10. Pathfinding در شبکه‌های ناوبری (Navigation Meshes)
• 11. پیاده‌سازی Navigation Meshes
• 12. اجتناب از موانع: روش‌های اولیه
• 13. اجتناب از موانع:Steering Behaviors
• 14. Steering Behaviors: Seek, Flee, Arrive
• 15. Steering Behaviors: Pursue, Evade
• 16. Steering Behaviors: Wandering
• 17. ترکیب Steering Behaviors
• 18. ماشین‌های حالت محدود (Finite State Machines – FSM)
• 19. طراحی و پیاده‌سازی FSM برای شخصیت‌های بازی
• 20. مزایا و معایب FSM
• 21. ماشین‌های حالت سلسله مراتبی (Hierarchical State Machines – HSM)
• 22. انتقال بین حالت‌ها در HSM
• 23. طراحی رفتار پیچیده با HSM
• 24. برنامه‌ریزی رفتاری (Behavior Trees)
• 25. گره‌های اساسی در Behavior Trees: Tasks, Sequences, Selectors
• 26. طراحی Behavior Trees برای شخصیت‌های بازی
• 27. مزایا و معایب Behavior Trees
• 28. GOAP (Goal-Oriented Action Planning)
• 29. برنامه‌ریزی با GOAP
• 30. تعریف اهداف و اعمال در GOAP
• 31. پیاده‌سازی GOAP در بازی‌ها
• 32. سیستم‌های خبره (Expert Systems)
• 33. استنتاج بر اساس قواعد
• 34. ساخت یک سیستم خبره ساده برای بازی
• 35. منطق فازی (Fuzzy Logic)
• 36. مجموعه‌های فازی و توابع عضویت
• 37. قواعد فازی و استنتاج فازی
• 38. کاربرد منطق فازی در کنترل بازی
• 39. شبکه‌های عصبی (Neural Networks): مقدمه
• 40. Perceptron و Multilayer Perceptron
• 41. یادگیری با انتشار به عقب (Backpropagation)
• 42. کاربرد شبکه‌های عصبی در یادگیری رفتار
• 43. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 44. مفهوم پاداش و تنبیه
• 45. Q-Learning
• 46. Deep Reinforcement Learning
• 47. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
• 48. شبیه‌سازی گروهی (Crowd Simulation)
• 49. Steering Behaviors برای شبیه‌سازی گروهی
• 50. مدل‌های جریان جمعیتی (Flocking Models)
• 51. شبیه‌سازی واکنش‌های عاطفی (Emotional AI)
• 52. مدل‌های ارزیابی شناختی (Cognitive Appraisal)
• 53. پیاده‌سازی احساسات در رفتار شخصیت‌ها
• 54. تولید محتوای رویه‌ای (Procedural Content Generation – PCG)
• 55. PCG برای تولید سطوح بازی
• 56. PCG برای تولید آیتم‌های بازی
• 57. PCG برای تولید داستان
• 58. شخصیت‌پردازی رویه‌ای (Procedural Character Generation)
• 59. مولد اسم (Name Generators)
• 60. مولد داستان پشتیبان (Backstory Generators)
• 61. دیالوگ رویه‌ای (Procedural Dialogue)
• 62. درختان دیالوگ و مولد دیالوگ
• 63. درک زبان طبیعی (Natural Language Understanding – NLU)
• 64. پردازش متن در بازی‌ها
• 65. تشخیص قصد (Intent Recognition)
• 66. مولد متن (Text Generation)
• 67. واکنش به ورودی کاربر
• 68. هوش جمعی (Swarm Intelligence)
• 69. الگوریتم بهینه‌سازی کلونی مورچگان (Ant Colony Optimization)
• 70. الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization)
• 71. کاربرد هوش جمعی در طراحی بازی
• 72. یادگیری عمیق (Deep Learning) برای تولید محتوا
• 73. GAN (Generative Adversarial Networks)
• 74. VAE (Variational Autoencoders)
• 75. انتقال سبک (Style Transfer)
• 76. تشخیص تقلب (Cheat Detection) با هوش مصنوعی
• 77. تحلیل رفتار بازیکن
• 78. تشخیص الگوهای تقلب
• 79. مبارزه با تقلب با هوش مصنوعی
• 80. آزمایش A/B در بازی‌ها
• 81. بهینه‌سازی بازی با آزمایش A/B
• 82. اندازه‌گیری و تحلیل داده‌ها
• 83. هوش مصنوعی سازگار (Adaptive AI)
• 84. تغییر رفتار هوش مصنوعی بر اساس مهارت بازیکن
• 85. Difficulty Adjustment
• 86. تجربه‌ کاربری شخصی‌سازی شده (Personalized UX)
• 87. اخلاق در هوش مصنوعی بازی
• 88. جانبداری (Bias) در هوش مصنوعی
• 89. مسئولیت‌پذیری در قبال تصمیمات هوش مصنوعی
• 90. بهبود تعامل بازیکن با هوش مصنوعی
• 91. ایجاد شخصیت‌های همدل (Empathetic Characters)
• 92. طراحی دیالوگ معنادار
• 93. هوش مصنوعی و آینده بازی‌سازی
• 94. چالش‌ها و فرصت‌ها
• 95. روند‌های جدید در هوش مصنوعی بازی
• 96. موتورهای هوش مصنوعی بازی: بررسی و مقایسه
• 97. Lua برای هوش مصنوعی بازی
• 98. برنامه‌نویسی هوش مصنوعی در Unity
• 99. برنامه‌نویسی هوش مصنوعی در Unreal Engine
• 100. بهینه‌سازی عملکرد هوش مصنوعی در بازی‌ها

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
• پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
• کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
• کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
• کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
  — مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
• کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
  — تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل آموزش تصویری، صوتی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

---

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
• در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
• اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs