کتاب صوتی طراحی و پیاده‌سازی هوش مصنوعی پیشرفته و سیستم‌های گیم‌پلی در Unreal Engine با استفاده از Blueprint

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی هوش مصنوعی پیشرفته و سیستم‌های گیم‌پلی در Unreal Engine با استفاده از Blueprint

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعه بازی‌های رایانه‌ای

موضوع میانی: هوش مصنوعی و معماری سیستم‌های بازی در موتور Unreal Engine

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری سیستم‌های هوش مصنوعی در آنریل انجین
• 2. آشنایی با محیط Blueprint و ساختار منطقی بازی
• 3. پیاده‌سازی چرخه حیات بازی و مدیریت رویدادها
• 4. طراحی سیستم‌های مبتنی بر کامپوننت در آنریل انجین
• 5. مبانی سیستم تصمیم‌گیری مبتنی بر Behavior Tree
• 6. کار با Blackboard برای ذخیره‌سازی داده‌های محیطی
• 7. پیاده‌سازی گره‌های Decorator و Service در درخت رفتار
• 8. مفاهیم مسیریابی و سیستم NavMesh در محیط‌های پیچیده
• 9. طراحی سیستم هوش مصنوعی برای کاراکترهای غیربازیکن (NPC)
• 10. استفاده از سیستم محیطی EQS برای تحلیل فضای بازی
• 11. پیاده‌سازی ماشین وضعیت محدود (FSM) با استفاده از بلوپرینت
• 12. مدیریت سیستم‌های ادراک و شناسایی محیطی (AI Perception)
• 13. طراحی سیستم‌های تعاملی و واکنش‌گرای شخصیت‌ها
• 14. پیاده‌سازی سیستم‌های ناوبری پویا و موانع متحرک
• 15. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملکرد بلوپرینت‌ها
• 16. طراحی سیستم‌های گیم‌پلی مبتنی بر داده (Data-Driven Design)
• 17. استفاده از سیستم‌های رویداد محور برای هماهنگی میان سیستم‌ها
• 18. پیاده‌سازی هوش مصنوعی گروهی و مدیریت دسته‌ها
• 19. طراحی سیستم‌های مدیریت موجودی و اقتصاد بازی
• 20. پیاده‌سازی سیستم‌های آسیب و سلامت شخصیت‌ها
• 21. کار با سیستم‌های انیمیشن و ترکیب آن با منطق هوش مصنوعی
• 22. طراحی سیستم‌های دیالوگ و تعاملات متنی
• 23. بهینه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی برای پلتفرم‌های مختلف
• 24. پیاده‌سازی سیستم‌های ذخیره‌سازی وضعیت بازی
• 25. طراحی سیستم‌های مدیریت مراحل و منطق جریان بازی
• 26. استفاده از سیستم‌های پارتیکل و صدا در تعامل با هوش مصنوعی
• 27. پیاده‌سازی سیستم‌های دوربین هوشمند در بازی
• 28. طراحی رابط کاربری و نمایش اطلاعات بازی به کاربر
• 29. تکنیک‌های دیباگ و عیب‌یابی در سیستم‌های پیچیده بلوپرینت
• 30. اصول مستندسازی و مدیریت کدهای بصری در پروژه‌های بزرگ
• 31. تلفیق سیستم‌های فیزیک با منطق هوش مصنوعی
• 32. طراحی رفتارهای پیچیده با استفاده از سیستم‌های ترکیبی
• 33. استراتژی‌های تست عملکرد و پروفایلینگ سیستم‌های بازی
• 34. پیاده‌سازی سیستم‌های مدیریت تنظیمات و شخصی‌سازی بازی
• 35. اصول طراحی سیستم‌های چندنفره و همگام‌سازی منطق بازی
• 36. مدیریت منابع و بهینه‌سازی مصرف پردازنده در هوش مصنوعی
• 37. تکنیک‌های پیشرفته در استفاده از توابع و ماکروها
• 38. طراحی سیستم‌های پیش‌نیاز و ارتقای توانمندی‌های شخصیت
• 39. پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند برای مدیریت اشیاء محیطی
• 40. اصول امنیت در پیاده‌سازی منطق بازی برای جلوگیری از تقلب‌های سیستمی
• 41. نکات تکمیلی در انتشار و بسته‌بندی پروژه‌های آنریل انجین