اکسپرس 24
کتاب توسعهٔ بازی و برنامه‌های کاربردی با هوش مصنوعی در یونیتی

کتاب توسعهٔ بازی و برنامه‌های کاربردی با هوش مصنوعی در یونیتی

تگ‌ها: آموزش هوش مصنوعی برنامه نویسی یونیتی توسعه اپلیکیشن با یونیتی توسعه بازی کاربرد هوش مصنوعی هوش مصنوعی در بازی هوش مصنوعی کاربردی یادگیری ماشین یونیتی یونیتی برای مبتدیان

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 توسعهٔ بازی و برنامه‌های کاربردی با هوش مصنوعی در یونیتی

موضوع کلی: فناوری و علوم رایانه

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یونیتی و توسعهٔ بازی
  • 2. آشنایی با مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 6. مهندسی ویژگی در یادگیری ماشین
  • 7. رگرسیون خطی و ارزیابی آن
  • 8. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 9. دسته‌بندی‌کننده‌های مبتنی بر درخت تصمیم
  • 10. جنگل‌های تصادفی برای پیش‌بینی
  • 11. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مفاهیم پایه
  • 13. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 14. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا
  • 15. نرم‌کننده‌ها و توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 16. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 17. تنظیم نرخ یادگیری و شتاب‌دهنده‌ها
  • 18. مدل‌های یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 19. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 20. مدل‌های یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 21. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 22. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 23. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 24. یادگیری تقویتی: مفاهیم اصلی
  • 25. عامل، محیط، حالت، عمل و پاداش
  • 26. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 27. یادگیری تقویتی عمیق (DQN)
  • 28. پیاده‌سازی هوش مصنوعی در یونیتی
  • 29. محیط‌های شبیه‌سازی شده در یونیتی
  • 30. عوامل هوشمند و رفتار آن‌ها
  • 31. کنترل‌گرهای مبتنی بر سیاست
  • 32. یادگیری تقویتی برای کنترل شخصیت بازی
  • 33. هوش مصنوعی مبتنی بر درخت رفتار (Behavior Trees)
  • 34. ساختار و منطق درخت رفتار
  • 35. نودهای موازی، انتخابی و ترتیبی
  • 36. نودهای شرطی و عملیاتی
  • 37. کاربرد درخت رفتار در هوش مصنوعی دشمنان بازی
  • 38. سیستم‌های تصمیم‌گیری مبتنی بر درخت رفتار
  • 39. شخصیت‌پردازی عوامل هوشمند با درخت رفتار
  • 40. بهینه‌سازی عملکرد هوش مصنوعی در یونیتی
  • 41. مدیریت حافظه و پردازش در عوامل هوشمند
  • 42. تست و اشکال‌زدایی سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 43. ارزیابی عملکرد عوامل هوشمند
  • 44. تکنیک‌های یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی بازی
  • 45. پیش‌بینی رفتار بازیکن برای بهبود تجربه
  • 46. شخصی‌سازی محتوای بازی با هوش مصنوعی
  • 47. تولید محتوای پویا با یادگیری ماشین
  • 48. سیستم‌های توصیه‌گر در بازی‌ها
  • 49. هوش مصنوعی برای ایجاد چالش‌های بازی
  • 50. ملاحظات اخلاقی در توسعهٔ هوش مصنوعی بازی
  • 51. حریم خصوصی داده‌ها در بازی‌ها
  • 52. تأثیر هوش مصنوعی بر خلاقیت انسانی
  • 53. مسئولیت‌پذیری در قبال رفتار عوامل هوشمند
  • 54. حقوق مالکیت فکری در محتوای تولید شده با هوش مصنوعی
  • 55. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 56. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های شبکه‌ای
  • 57. یادگیری خودنظارتی در هوش مصنوعی
  • 58. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 59. کاربرد یادگیری انتقالی در توسعهٔ بازی
  • 60. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 61. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 62. کاربرد GAN در تولید تصاویر و محتوا
  • 63. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربرد آن‌ها
  • 64. استفاده از LLM در توسعهٔ بازی
  • 65. مقدمه‌ای بر پردازش ابری برای هوش مصنوعی
  • 66. معماری‌های توزیع شده برای آموزش مدل‌های بزرگ
  • 67. ابزارهای ابری برای توسعهٔ هوش مصنوعی
  • 68. امنیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 69. ملاحظات قانونی و مقرراتی در هوش مصنوعی
  • 70. مسیرهای شغلی در حوزهٔ هوش مصنوعی و بازی‌سازی
  • 71. جمع‌بندی و چشم‌انداز آیندهٔ هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 72. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های ژنتیک
  • 73. کاربرد الگوریتم‌های ژنتیک در بهینه‌سازی
  • 74. هوش مصنوعی در طراحی مراحل بازی
  • 75. تولید خودکار پازل‌ها با هوش مصنوعی
  • 76. سیستم‌های تشخیص تقلب در بازی‌ها
  • 77. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل آماری بازی
  • 78. بهینه‌سازی گرافیک بازی با هوش مصنوعی
  • 79. هوش مصنوعی برای شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده
  • 80. مدل‌سازی رفتار اجتماعی شخصیت‌های غیربازیکن
  • 81. تکنیک‌های یادگیری عمیق برای انیمیشن کاراکترها
  • 82. هوش مصنوعی در بهبود رابط کاربری بازی
  • 83. سیستم‌های مکالمه‌ای هوشمند در بازی‌ها
  • 84. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای هدایت بازیکن
  • 85. تولید موسیقی و صدا با هوش مصنوعی
  • 86. هوش مصنوعی در اختبار و کنترل کیفیت بازی
  • 87. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی قابل تفسیر (XAI)
  • 88. اهمیت شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 89. کاربرد XAI در رفع اشکال بازی
  • 90. توسعهٔ بازی‌های آموزشی با هوش مصنوعی
  • 91. هوش مصنوعی برای دسترسی‌پذیری بازی‌ها
  • 92. پیش‌بینی و جلوگیری از سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 93. استفاده از هوش مصنوعی در بازی‌های واقعیت مجازی
  • 94. هوش مصنوعی در بازی‌های واقعیت افزوده
  • 95. چارچوب‌های توسعهٔ هوش مصنوعی در یونیتی
  • 96. به‌روزرسانی و نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی بازی
  • 97. مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی هوش مصنوعی بازی
  • 98. آیندهٔ یادگیری تقویتی در توسعهٔ بازی
  • 99. مروری بر نوآوری‌های اخیر در هوش مصنوعی بازی
  • 100. مبانی اخلاقی توسعهٔ هوش مصنوعی در ایران

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.