دوره طراحی و پیادهسازی هوش مصنوعی بازی با الگوهای رفتاری (بر اساس کتاب Programming Game AI by Example) همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره طراحی و پیادهسازی هوش مصنوعی بازی با الگوهای رفتاری (بر اساس کتاب Programming Game AI by Example)
موضوع کلی: هوش مصنوعی در بازیسازی
موضوع میانی: پیادهسازی هوش مصنوعی رفتاری در بازیها
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هوش مصنوعی در بازیسازی
- 2. چرا به هوش مصنوعی در بازیها نیاز داریم؟
- 3. بررسی کتاب Programming Game AI by Example
- 4. مروری بر مفاهیم کلیدی AI در بازی
- 5. انتخاب موتور بازی و ابزارها
- 6. مبانی برنامهنویسی برای هوش مصنوعی
- 7. مفاهیم پایه گراف و درخت جستجو
- 8. کاربرد گراف در بازیها
- 9. مفاهیم پایه گراف جهتدار و بدون جهت
- 10. الگوریتمهای پیمایش گراف (DFS, BFS)
- 11. کاربرد DFS و BFS در هوش مصنوعی بازی
- 12. مسیر یابی ساده با A*
- 13. مقدمهای بر الگوریتم A*
- 14. تابع Heuristic در A*
- 15. پیادهسازی A* برای مسیر یابی
- 16. بهینهسازی الگوریتم A*
- 17. مفاهیم پایهای ماشین حالت متناهی (FSM)
- 18. طراحی ماشین حالت متناهی
- 19. پیادهسازی FSM در بازی
- 20. مثالهای عملی FSM در بازی
- 21. مزایا و معایب FSM
- 22. محدودیتهای FSM و نیاز به روشهای پیشرفتهتر
- 23. مقدمهای بر درخت رفتار (Behavior Tree)
- 24. چرا درخت رفتار؟
- 25. ساختار درخت رفتار: گرههای کامپوزیت، گرههای شرطی، گرههای عملیاتی
- 26. طراحی درخت رفتار
- 27. پیادهسازی درخت رفتار
- 28. مثالهای عملی درخت رفتار
- 29. مدیریت وضعیت در درخت رفتار
- 30. بهبود درخت رفتار: خستگی، اولویتبندی
- 31. مقدمهای بر ماشین وضعیت سلسله مراتبی (HTN)
- 32. تفاوت HTN با FSM و درخت رفتار
- 33. مفهوم وظایف (Tasks) و روشها (Methods)
- 34. طراحی HTN
- 35. پیادهسازی HTN
- 36. مثالهای عملی HTN
- 37. کاربرد HTN در سناریوهای پیچیده
- 38. مقدمهای بر سیستمهای مبتنی بر قانون (Rule-Based Systems)
- 39. معماری سیستمهای مبتنی بر قانون
- 40. موتور استنتاج (Inference Engine)
- 41. قوانین و حقایق
- 42. پیادهسازی سیستم مبتنی بر قانون
- 43. کاربرد در هوش مصنوعی بازی
- 44. قواعد برای تصمیمگیریهای ساده
- 45. قواعد برای سناریوهای پیچیدهتر
- 46. مقدمهای بر یادگیری ماشین در بازیسازی
- 47. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
- 48. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
- 49. الگوریتم Q-Learning
- 50. پیادهسازی Q-Learning
- 51. مثالهای ساده یادگیری تقویتی
- 52. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل شخصیتها
- 53. یادگیری تقویتی برای استراتژیهای بازی
- 54. شبکههای عصبی در بازیسازی
- 55. مقدمهای بر شبکههای عصبی مصنوعی
- 56. نورونها و لایهها
- 57. آموزش شبکههای عصبی
- 58. شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN)
- 59. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 60. کاربرد شبکههای عصبی در تشخیص الگو
- 61. استفاده از شبکههای عصبی برای پیشبینی رفتار
- 62. تکنیکهای هوش مصنوعی در تاکتیکهای تیمی
- 63. هماهنگی تیمی
- 64. پارتیشنبندی و تخصیص وظایف
- 65. مدیریت پوشش (Cover Management)
- 66. هوش مصنوعی برای حالت بقا (Survival AI)
- 67. هوش مصنوعی برای حالت حمله (Offensive AI)
- 68. هوش مصنوعی برای حالت دفاع (Defensive AI)
- 69. مدیریت منابع در تیمهای هوش مصنوعی
- 70. تکنیکهای هوش مصنوعی در کنترل ارتش (RTS AI)
- 71. برنامهریزی استراتژیک
- 72. تاکتیکهای نبرد در مقیاس بزرگ
- 73. سیستمهای فرماندهی و کنترل
- 74. هوش مصنوعی برای مدیریت منابع در RTS
- 75. هوش مصنوعی برای ساخت و ساز در RTS
- 76. هوش مصنوعی برای پیشبینی اقدامات حریف
- 77. هوش مصنوعی در بازیهای مبتنی بر پازل
- 78. هوش مصنوعی برای حل پازلها
- 79. هوش مصنوعی برای تولید پازل
- 80. هوش مصنوعی برای راهنمایی بازیکن در پازلها
- 81. هوش مصنوعی در بازیهای اکشن اول شخص (FPS AI)
- 82. هوش مصنوعی دشمنان
- 83. رفتارهای گشت زنی و دیدبانی
- 84. رفتارهای حمله و دفاع
- 85. رفتارهای پناه گرفتن و استفاده از محیط
- 86. هوش مصنوعی برای همراهان (Companions)
- 87. هوش مصنوعی برای دشمنان پیچیدهتر
- 88. تکنیکهای پنهانکاری برای هوش مصنوعی
- 89. هوش مصنوعی در بازیهای نقش آفرینی (RPG AI)
- 90. هوش مصنوعی شخصیتهای غیر قابل بازی (NPC)
- 91. سیستم دیالوگ و تعامل
- 92. سیستم رویداد و داستانسرایی
- 93. هوش مصنوعی برای دشمنان و باسها
- 94. هوش مصنوعی برای همراهان در RPG
- 95. مدیریت اقتصاد و تجارت توسط هوش مصنوعی
- 96. هوش مصنوعی در بازیهای شبیه ساز (Simulation AI)
- 97. هوش مصنوعی برای شهروندان
- 98. هوش مصنوعی برای سیستمهای اقتصادی
- 99. هوش مصنوعی برای رویدادهای تصادفی
- 100. مدیریت پیچیدگی در شبیهسازها
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.