لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش تسلط بر طراحی مدرن بازی با استفاده از هوش مصنوعی
- آخرین آپدیت
دانلود Modern Game Design Mastery with AI
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
هوش مصنوعی در حال متحول کردن نحوه ساخت، آزمایش و بهینهسازی بازیهای مدرن در محیطهای سرگرمی تعاملی است. استودیوهای بازیسازی و تیمهای خلاق به طور فزایندهای از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای تسریع توسعه، بهبود تجربه بازیکن و سادهسازی جریانهای کاری تولید استفاده میکنند.
این دوره آموزشی «تسلط بر طراحی مدرن بازی با هوش مصنوعی» برای طراحان بازی، توسعهدهندگان، داستاننویسان، متخصصان خلاق و یادگیرندگانی طراحی شده است که به دنبال دانش کاربردی هوش مصنوعی در محیطهای گیمینگ هستند. یادگیرندگان بدون نیاز به تخصص فنی پیشرفته، بررسی خواهند کرد که چگونه فناوریهای هوش مصنوعی از مکانیکهای گیمپلی، طراحی محیط، تعامل بازیکن و جریانهای کاری توسعه پشتیبانی میکنند.
تمرکز این دوره بر کاربردهای گیمینگ با رویکرد پیادهسازی و فرآیندهای طراحی خلاقانه است. شما بررسی خواهید کرد که چگونه ابزارهای هوش مصنوعی از طراحی مراحل، رفتار شخصیتها، داستانسرایی تعاملی، تعادلسازی گیمپلی و جریانهای کاری نمونهسازی سریع پشتیبانی میکنند.
از طریق سناریوهای عملی، یادگیرندگان بررسی خواهند کرد که هوش مصنوعی چگونه از ایدهپردازی خلاقانه، اصلاح طراحی، ایجاد تجربههای غوطهورانه برای بازیکن و برنامهریزی تولید حمایت میکند. همچنین یاد خواهید گرفت که متخصصان چگونه فرصتهای هوش مصنوعی را ارزیابی کرده، کارایی خلاقانه را بهبود میبخشند و از استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی در محیطهای بازی پشتیبانی میکنند.
علاوه بر این، این دوره مفاهیم بنیادی پیرامون پیادهسازی اخلاقی هوش مصنوعی، حاکمیت هوش مصنوعی و رویکردهای توسعه کاربردی مورد استفاده در محیطهای سرگرمی دیجیتال و رسانههای تعاملی را معرفی میکند.
چه در زمینه توسعه بازی، انیمیشن، رسانههای دیجیتال، داستانسرایی یا تولید خلاق فعالیت کنید، این دوره بینشهای کاربردی درباره نحوه حمایت هوش مصنوعی از تجربههای تعاملی و طراحی مدرن گیمپلی ارائه میدهد.
در پایان دوره، شما قادر خواهید بود فرصتهای هوش مصنوعی را در طراحی بازی شناسایی کنید، جریانهای کاری نمونهسازی را تسریع کنید، کارایی تعادلسازی گیمپلی را بهبود بخشید و از رویکردهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای تقویت تجربه تعامل بازیکن استفاده کنید.
در این دوره طراحی بازی با هوش مصنوعی ثبتنام کنید تا مهارتهای نوآوری عملی در بازیسازی را کسب کرده و با اعتماد به نفس بیشتری از توسعه تعاملی مدرن پشتیبانی کنید.
سرفصل ها و درس ها
Module 1: Introduction to AI Games
Module 1: Introduction to AI Games
Audiobook: Module 1: Introduction to AI Games
Audiobook: Module 1: Introduction to AI Games
Podcast: Module 1: Introduction to AI Games
Podcast: Module 1: Introduction to AI Games
1.1 What is AI?
1.1 What is AI?
1.2 Evolution of AI in the Gaming Industry
1.2 Evolution of AI in the Gaming Industry
1.3 Types of AI in Games
1.3 Types of AI in Games
1.4 Benefit of AI in Gaming
1.4 Benefit of AI in Gaming
Module 2: Game Design Principles using AI
Module 2: Game Design Principles using AI
Audiobook: Module 2: Game Design Principles using AI
Audiobook: Module 2: Game Design Principles using AI
Podcast: Module 2: Game Design Principles using AI
Podcast: Module 2: Game Design Principles using AI
2.1 What are Game Mechanics?
2.1 What are Game Mechanics?
2.2 Game Mechanics: Building Blocks and Core Components
2.2 Game Mechanics: Building Blocks and Core Components
2.3 Types, Purpose, Selection and Benefits of Game Mechanics
2.3 Types, Purpose, Selection and Benefits of Game Mechanics
2.4 Role of AI in Gameplay and Narrative Design
2.4 Role of AI in Gameplay and Narrative Design
2.5 Game Environment Design: Definition, Importance, and Key Components
2.5 Game Environment Design: Definition, Importance, and Key Components
2.6 AI Interaction in Game Environment Design
2.6 AI Interaction in Game Environment Design
2.7 Scripted Logic, AI Behavior, and Their Role in Game Design
2.7 Scripted Logic, AI Behavior, and Their Role in Game Design
Module 3: Foundation of AI in Gaming
Module 3: Foundation of AI in Gaming
Audiobook: Module 3: Foundation of AI in Gaming
Audiobook: Module 3: Foundation of AI in Gaming
Podcast: Module 3: Foundation of AI in Gaming
Podcast: Module 3: Foundation of AI in Gaming
3.1 AI in Gaming: Roles, Features, Entities, and Environments
3.1 AI in Gaming: Roles, Features, Entities, and Environments
3.2 AI Dynamics in Gaming: States, Actions, and System Integration
3.2 AI Dynamics in Gaming: States, Actions, and System Integration
3.3 Search Algorithms in Gaming: Concepts, Purpose, and Types
3.3 Search Algorithms in Gaming: Concepts, Purpose, and Types
3.4 AI Behavior Modeling and NPC Control Using Finite State Machines
3.4 AI Behavior Modeling and NPC Control Using Finite State Machines
3.5 Introduction to Machine Learning and Reinforcement Learning
3.5 Introduction to Machine Learning and Reinforcement Learning
3.6 Case Study: AI in Minecraft —Procedural Content Generation and Agent Navigation
3.6 Case Study: AI in Minecraft —Procedural Content Generation and Agent Navigation
4.1 What is Reinforcement Learning?
4.1 What is Reinforcement Learning?
4.2 Q learning Algorithm
4.2 Q-learning Algorithm
4.3 Understanding the Concept of Exploration versus Exploitation
4.3 Understanding the Concept of Exploration versus Exploitation
4.4 Strategies for Balancing Exploration and Exploitation in RL Agents
4.4 Strategies for Balancing Exploration and Exploitation in RL Agents
4.5 Deep Q Networks (DQN)
4.5 Deep Q Networks (DQN)
4.6 Policy Gradient Methods and Case Study
4.6 Policy Gradient Methods and Case Study
Module 5: Planning and Decision Making in Games
Module 5: Planning and Decision Making in Games
Audiobook: Module 5: Planning and Decision Making in Games
Audiobook: Module 5: Planning and Decision Making in Games
Podcast: Module 5: Planning and Decision Making in Games
Podcast: Module 5: Planning and Decision Making in Games
5.1 Minimax Algorithm
5.1 Minimax Algorithm
5.2 Alpha Beta Pruning Optimization in the Min Max Algorithm
5.2 Alpha-Beta Pruning Optimization in the Min-Max Algorithm
5.3 Monte Carlo Tree Search and Exploration vs Exploitation
5.3 Monte Carlo Tree Search and Exploration vs Exploitation
5.4 Application in Classic Board Games
5.4 Application in Classic Board Games
5.5 Case Study: Strategic AI in StarCraft II – Combining Planning Algorithms for Real Time Strategy
5.5 Case Study: Strategic AI in StarCraft II – Combining Planning Algorithms for Real-Time Strategy
Module 6: AI Techniques in 2D/3D Virtual Gaming Environments Basic
Module 6: AI Techniques in 2D/3D Virtual Gaming Environments Basic
Audiobook: Module 6: AI Techniques in 2D/3D Virtual Gaming Environments Basic
Audiobook: Module 6: AI Techniques in 2D/3D Virtual Gaming Environments Basic
Podcast: Module 6: AI Techniques in 2D/3D Virtual Gaming Environments Basic
Podcast: Module 6: AI Techniques in 2D/3D Virtual Gaming Environments Basic
6.1 What is 2D Game Development?
6.1 What is 2D Game Development?
6.2 3D Game Worlds
6.2 3D Game Worlds
6.3 Game Environments and Representation Techniques
6.3 Game Environments and Representation Techniques
6.4 Terrain Modeling Basics and Environmental Assets Integration
6.4 Terrain Modeling Basics and Environmental Assets Integration
6.5 Navigation and Pathfinding Algorithms
6.5 Navigation and Pathfinding Algorithms
6.6 Interaction and Behavior Systems: From Basic Interactions to Animation Syncing and Coordinated Behavior in 2D and 3D Environments
6.6 Interaction and Behavior Systems: From Basic Interactions to Animation Syncing and Coordinated Behavior in 2D and 3D Environments
6.7 Case Study: Navigation and Interaction AI in The Legend of Zelda: Breath of the Wild – Enhancing Player Immersion with Dynamic AI Systems
6.7 Case Study: Navigation and Interaction AI in The Legend of Zelda: Breath of the Wild – Enhancing Player Immersion with Dynamic AI Systems
Module 7: Adaptive Systems and Dynamic Difficulty
Module 7: Adaptive Systems and Dynamic Difficulty
Audiobook: Module 7: Adaptive Systems and Dynamic Difficulty
Audiobook: Module 7: Adaptive Systems and Dynamic Difficulty
Podcast: Module 7: Adaptive Systems and Dynamic Difficulty
Podcast: Module 7: Adaptive Systems and Dynamic Difficulty
7.1 Adaptive Systems Overview
7.1 Adaptive Systems Overview
7.2 Key Principles and Techniques of Dynamic Difficulty Adjustment (DDA)
7.2 Key Principles and Techniques of Dynamic Difficulty Adjustment (DDA)
7.4 Personalization and Player Profiling
7.4 Personalization and Player Profiling
7.5 AI Techniques in Adaptive Systems
7.5 AI Techniques in Adaptive Systems
7.6 Implementation Strategies and Tools
7.6 Implementation Strategies and Tools
7.7 Case Study: Dynamic Enemy Management and Replayability with Left 4 Dead’s AI Director
7.7 Case Study: Dynamic Enemy Management and Replayability with Left 4 Dead’s AI Director
Module 8: Future of AI in Gaming
Module 8: Future of AI in Gaming
Audiobook: Module 8: Future of AI in Gaming
Audiobook: Module 8: Future of AI in Gaming
Podcast: Module 8: Future of AI in Gaming
Podcast: Module 8: Future of AI in Gaming
8.1 Generalist AI Agents and Transfer Learning
8.1 Generalist AI Agents and Transfer Learning
8.2 AI Powered Game Design
8.2 AI-Powered Game Design
8.3 AI Tools for Balanced and Engaging Gameplay
8.3 AI Tools for Balanced and Engaging Gameplay
8.4 Ethical Challenges in AI Gaming
8.4 Ethical Challenges in AI Gaming
8.5 Overview on Emerging Technologies VR/AR AI
8.5 Overview on Emerging Technologies VR/AR AI
نمایش نظرات