اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی هوش مصنوعی بازی با Brutus2D: از مبتدی تا پیشرفته
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی بازی با Brutus2D: از مبتدی تا پیشرفته
موضوع کلی: هوش مصنوعی در بازیسازی
موضوع میانی: پیادهسازی هوش مصنوعی در موتور بازی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. معرفی Brutus2D و محیط توسعه
- 2. نصب و راهاندازی Brutus2D
- 3. آشنایی با ساختار پروژههای Brutus2D
- 4. مفاهیم پایه هوش مصنوعی در بازیها
- 5. بررسی انواع هوش مصنوعی (رفتاری، مسیریابی، تصمیمگیری)
- 6. معماری کلی سیستم هوش مصنوعی در Brutus2D
- 7. ایجاد اولین Agent هوشمند در Brutus2D
- 8. کنترل Agent با استفاده از Inputها
- 9. مقدمهای بر Finite State Machines (FSM)
- 10. پیادهسازی FSM برای رفتارهای ساده Agent
- 11. ایجاد حالتهای مختلف برای Agent (Idle, Walk, Attack)
- 12. انتقال بین حالتها بر اساس شرایط
- 13. آشنایی با مفهوم Behavior Tree
- 14. ساخت Behavior Tree ساده در Brutus2D
- 15. استفاده از Taskها در Behavior Tree
- 16. ایجاد Task برای حرکت Agent به سمت هدف
- 17. ایجاد Task برای حمله به دشمن
- 18. استفاده از Decoratorها در Behavior Tree
- 19. پیادهسازی Logicهای شرطی در Behavior Tree
- 20. معرفی الگوریتمهای مسیریابی
- 21. الگوریتم A* برای مسیریابی در Brutus2D
- 22. پیادهسازی A* با استفاده از Grid
- 23. بهینهسازی A* برای بازیهای بزرگ
- 24. استفاده از NavMesh برای مسیریابی
- 25. ایجاد NavMesh در Brutus2D
- 26. پیادهسازی اجتناب از موانع
- 27. استفاده از Raycasting برای تشخیص موانع
- 28. معرفی الگوریتمهای Decision Making
- 29. استفاده از Rule-Based Systems
- 30. پیادهسازی Rule-Based System برای انتخاب بهترین Action
- 31. آشنایی با مفهوم Utility AI
- 32. ساخت Utility Function برای ارزیابی Actionها
- 33. پیادهسازی Utility AI در Brutus2D
- 34. استفاده از Perception برای جمعآوری اطلاعات
- 35. پیادهسازی Vision System برای Agent
- 36. استفاده از Hearing System برای Agent
- 37. آشنایی با مفهوم Group Behavior
- 38. پیادهسازی Flocking Algorithm
- 39. ایجاد Leader و Follower در Agentها
- 40. استفاده از Steering Behaviors
- 41. پیادهسازی Seek, Flee, Arrive
- 42. ترکیب Steering Behaviors برای رفتارهای پیچیدهتر
- 43. آشنایی با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
- 44. پیادهسازی Q-Learning برای Agent
- 45. آموزش Agent برای انجام یک Task خاص
- 46. استفاده از Neural Networks برای هوش مصنوعی
- 47. مقدمهای بر Deep Reinforcement Learning
- 48. بهینهسازی عملکرد هوش مصنوعی
- 49. Debugging و Profiling هوش مصنوعی در Brutus2D
- 50. استفاده از ابزارهای Visual Debugging
- 51. معرفی کتابخانههای هوش مصنوعی متنباز
- 52. ادغام کتابخانههای هوش مصنوعی با Brutus2D
- 53. طراحی و پیادهسازی سیستمهای هوش مصنوعی پیچیده
- 54. پیادهسازی هوش مصنوعی برای دشمنان مختلف
- 55. ساخت هوش مصنوعی برای Boss Fight
- 56. تست و ارزیابی سیستم هوش مصنوعی
- 57. بهینهسازی هوش مصنوعی برای پلتفرمهای مختلف
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.