اکسپرس 24
کتاب طراحی بازی‌های هوشمند: آموزش جامع ساخت بازی‌های یادگیرنده با پایتون

کتاب طراحی بازی‌های هوشمند: آموزش جامع ساخت بازی‌های یادگیرنده با پایتون

طراحی بازی‌های هوشمند: آموزش جامع ساخت بازی‌های یادگیرنده با پایتون طراحی بازی‌های هوشمند: آموزش جامع ساخت بازی‌های یادگیرنده با پایتون آیا رؤیای ساخت بازی‌هایی را دارید که خودشان یاد می‌گیرند و با شم...

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

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

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی بازی‌های هوشمند: آموزش جامع ساخت بازی‌های یادگیرنده با پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی در بازی‌سازی

موضوع میانی: ساخت بازی‌های یادگیرنده با استفاده از هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و بازی‌سازی
  • 2. چرا هوش مصنوعی در بازی‌ها مهم است؟
  • 3. تاریخچه هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 4. مروری بر کتاب "Developing games that learn"
  • 5. مفاهیم کلیدی بازی‌های یادگیرنده
  • 6. اهداف دوره: طراحی بازی‌های هوشمند
  • 7. پیش‌نیازها و ابزارهای مورد نیاز
  • 8. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
  • 9. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی پایتون برای بازی‌سازی
  • 10. مقدمه‌ای بر موتور بازی‌سازی Pygame
  • 11. ساخت اولین پروژه Pygame: یک بازی ساده
  • 12. اصول اولیه یادگیری ماشین
  • 13. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 14. مروری بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 15. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 16. مفهوم عامل (Agent) و محیط (Environment)
  • 17. کسب پاداش (Reward) و تنبیه (Penalty)
  • 18. تابع ارزش (Value Function) و تابع سیاست (Policy Function)
  • 19. مسئله اکتشاف در مقابل بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 20. پیاده‌سازی عامل ساده در محیط
  • 21. مدل‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 22. آموزش Q-Table
  • 23. پیاده‌سازی Q-Learning در Pygame
  • 24. تکنیک‌های پیشرفته Q-Learning: Double Q-Learning
  • 25. تکنیک‌های پیشرفته Q-Learning: Dueling DQN
  • 26. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 27. ساختار شبکه‌های عصبی: نورون‌ها، لایه‌ها، فعال‌سازی‌ها
  • 28. آموزش شبکه‌های عصبی: انتشار رو به جلو و انتشار رو به عقب (Backpropagation)
  • 29. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تقریب تابع ارزش
  • 30. Deep Q-Networks (DQN)
  • 31. تجربه بازپخش (Experience Replay)
  • 32. شبکه هدف (Target Network)
  • 33. پیاده‌سازی DQN در Pygame
  • 34. طراحی محیط بازی برای یادگیری ماشین
  • 35. ویژگی‌های ورودی (Features) برای عامل
  • 36. طراحی سیستم پاداش (Reward System)
  • 37. پیاده‌سازی محیط‌های پیچیده‌تر برای عامل
  • 38. بازی‌های شبیه‌سازی شده مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 39. عوامل پیچیده‌تر: تصمیم‌گیری در طول زمان
  • 40. یادگیری سیاست (Policy Gradients)
  • 41. معرفی الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 42. پیاده‌سازی Policy Gradient در Pygame
  • 43. ترکیب شبکه‌های عصبی و Policy Gradients: Actor-Critic Methods
  • 44. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 45. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 46. یادگیری بدون مربی (Unsupervised Learning) در بازی‌سازی
  • 47. خوشه‌بندی (Clustering) برای درک رفتار بازیکن
  • 48. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای نمایش داده‌ها
  • 49. یادگیری تقویتی با مربی (Imitation Learning)
  • 50. یادگیری از نمونه‌های بازیکنان انسانی
  • 51. مفهوم Behavioral Cloning
  • 52. محدودیت‌های Behavioral Cloning
  • 53. یادگیری از طریق مقایسه (Inverse Reinforcement Learning)
  • 54. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 55. محیط‌های چندعامله
  • 56. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 57. بازی‌های رقابتی و مشارکتی
  • 58. الگوریتم‌های Multi-Agent DQN
  • 59. الگوریتم MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 60. استفاده از هوش مصنوعی برای خلق محتوا
  • 61. تولید خودکار مراحل بازی (Procedural Content Generation)
  • 62. یادگیری تقویتی برای PCG
  • 63. تولید خودکار شخصیت‌ها و آیتم‌ها
  • 64. هوش مصنوعی در طراحی مراحل بازی
  • 65. هوش مصنوعی برای تعادل بازی (Game Balancing)
  • 66. تنظیم پارامترهای بازی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 67. تست بازی با عوامل هوش مصنوعی
  • 68. شخصیت‌پردازی پیشرفته NPC ها
  • 69. رفتارهای پویا و غیرقابل پیش‌بینی NPC ها
  • 70. تغییر رفتار NPC ها بر اساس اقدامات بازیکن
  • 71. استفاده از تاریخچه بازی برای تصمیم‌گیری NPC ها
  • 72. سیستم‌های دیالوگ مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 73. پردازش زبان طبیعی (NLP) در بازی‌ها
  • 74. تولید دیالوگ‌های طبیعی
  • 75. درک نیت بازیکن از طریق متن
  • 76. هوش مصنوعی برای ایجاد چالش‌های هوشمند
  • 77. شخصی‌سازی سختی بازی بر اساس مهارت بازیکن
  • 78. تشخیص و جلوگیری از تقلب
  • 79. هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی عملکرد بازی
  • 80. پیش‌بینی رفتار بازیکن برای بهینه‌سازی رندرینگ
  • 81. مدیریت منابع بازی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 82. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی وظایف در بازی
  • 83. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در بازی‌ها
  • 84. تشخیص الگو در تصاویر بازی
  • 85. بازی‌های بصری و تشخیص تصویر
  • 86. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در بازی‌ها
  • 87. مدل‌سازی دنباله‌های زمانی در بازی
  • 88. تحلیل رفتار بازیکن در طول زمان
  • 89. کاربرد شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer) در بازی‌ها
  • 90. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 91. مدل‌سازی روابط پیچیده بین عناصر بازی
  • 92. معرفی کتابخانه‌های دیگر برای یادگیری ماشین در پایتون
  • 93. TensorFlow و Keras
  • 94. PyTorch
  • 95. Scikit-learn
  • 96. کاربرد Game AI Libraries
  • 97. آزمایش و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 98. متریک‌های ارزیابی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 99. تکنیک‌های بصری‌سازی (Visualization) برای درک یادگیری
  • 100. اشکال‌زدایی (Debugging) مدل‌های پیچیده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

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

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

تگ‌ها: AI in Game Development Artificial Intelligence Game AI Intelligent Game Design Learning Games Machine Learning Python game development reinforcement learning بازی‌های یادگیرنده پایتون برای بازی ساخت بازی هوشمند طراحی بازی هوشمند هوش مصنوعی هوش مصنوعی در بازی‌سازی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.