دوره مسیر‌یابی پیشرفته در محیط‌های سه‌بعدی برای بازی‌سازان همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مسیر‌یابی پیشرفته در محیط‌های سه‌بعدی برای بازی‌سازان

موضوع کلی: هوش مصنوعی در بازی‌سازی

موضوع میانی: طراحی مسیر‌یابی و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مسیر‌یابی در بازی‌های سه‌بعدی
• 2. چالش‌های مسیر‌یابی در محیط‌های پیچیده
• 3. آشنایی با الگوریتم‌های پایه مسیر‌یابی: A*، Dijkstra
• 4. پیاده‌سازی A* در محیط‌های دوبعدی ساده
• 5. بهینه‌سازی A* برای بازی‌های سه‌بعدی
• 6. مفهوم Heuristic Function و تاثیر آن بر A*
• 7. انتخاب Heuristic مناسب برای محیط‌های مختلف
• 8. پیاده‌سازی Dijkstra و مقایسه با A*
• 9. محدودیت‌های A* و Dijkstra
• 10. معرفی الگوریتم‌های مسیر‌یابی احتمالی: RRT، PRM
• 11. پیاده‌سازی RRT برای محیط‌های سه‌بعدی
• 12. بهینه‌سازی RRT برای زمان پاسخ سریع‌تر
• 13. مقایسه RRT و A* از نظر کارایی و دقت
• 14. مفهوم Navigation Mesh (NavMesh)
• 15. ساخت NavMesh برای محیط‌های سه‌بعدی
• 16. بهینه‌سازی NavMesh برای کاهش مصرف حافظه
• 17. استفاده از NavMesh در Unity و Unreal Engine
• 18. مسیر‌یابی پویا در محیط‌های در حال تغییر
• 19. مفهوم Dynamic Pathfinding
• 20. الگوریتم‌های مسیر‌یابی مجدد (repathing)
• 21. اجتناب از موانع پویا در محیط سه‌بعدی
• 22. مسیر‌یابی گروهی (Group Pathfinding)
• 23. چالش‌های مسیر‌یابی گروهی
• 24. الگوریتم‌های مسیر‌یابی گروهی: ORCA، Social Force Model
• 25. پیاده‌سازی مسیر‌یابی گروهی در بازی‌های استراتژیک
• 26. بهینه‌سازی مسیر‌یابی گروهی برای تعداد زیاد واحدها
• 27. مفهوم Costmap و استفاده از آن در مسیر‌یابی
• 28. ایجاد Costmap برای محیط‌های سه‌بعدی
• 29. استفاده از Costmap برای مسیر‌یابی با در نظر گرفتن شرایط محیطی
• 30. مسیر‌یابی مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 31. معرفی یادگیری تقویتی و کاربرد آن در مسیر‌یابی
• 32. آموزش یک عامل هوشمند برای مسیر‌یابی با استفاده از یادگیری تقویتی
• 33. استفاده از شبکه‌های عصبی در مسیر‌یابی
• 34. مسیر‌یابی با استفاده از الگوریتم‌های Genetic
• 35. بهینه‌سازی مسیر با استفاده از الگوریتم‌های Genetic
• 36. آینده مسیر‌یابی در بازی‌های سه‌بعدی