الذكاء الاصطناعي والألعاب™

  • تنمية شاملة للمهارات
    أتقن تصميم الألعاب القائم على الذكاء الاصطناعي، والسرد القصصي التكيفي، وتطوير الشخصيات غير القابلة للعب (NPCs) الذكية؛ لابتكار تجارب ألعاب غامرة ومعززة بالبيانات.
  • تقديرٌ من قطاع الصناعة
    احصل على شهادة معترف بها عالمياً، تُوثّق خبرتك في دمج الذكاء الاصطناعي ضمن بيئات الألعاب الحديثة.
  • التعلم العملي
    اعمل على مشاريع ألعاب واقعية—بدءاً من نمذجة سلوك الشخصيات القائمة على الذكاء الاصطناعي، وصولاً إلى التحليلات التنبؤية للاعبين—مما يعزز إبداعك ودقتك التقنية.
  • التطور المهني
    افتح آفاقاً لفرصك المهنية في مجالات تطوير الألعاب، وتصميم محاكاة الذكاء الاصطناعي، والإنتاج الافتراضي، وصناعات الترفيه التفاعلي.
  • خبرات مُهيأة للمستقبل
    ابقَ في طليعة الابتكار في مجال الألعاب، مستعيناً بمعارف متطورة في الذكاء الاصطناعي التوليدي، والمحاكاة الغامرة، وأنظمة اللعب الذكية.
سجل الآن
الذكاء الاصطناعي والألعاب™
يسير بخطى ذاتية: $195
بقيادة مدرب: $295

نظرة عامة سريعة: نظرة عامة على الدورة التدريبية والامتحان

فئة الإنجليزية, التصميم والإبداع بالذكاء الاصطناعي, جميع الدورات, لغة, متوفر الآن, محترف الذكاء الاصطناعي, مصمم ألعاب
اسم البرنامج الذكاء الاصطناعي والألعاب™
مدة بقيادة مدرب:1 يوم (حضوري أو افتراضي) | يسير بخطى ذاتية:8 ساعات من المحتوى
المتطلبات الأساسية مهارات البرمجة الأساسية – إتقان لغة Python أو لغات مشابهة. المعرفة الرياضية التأسيسية – استيعاب مفاهيم الجبر الخطي والاحتمالات. مقدمة في التعلم الآلي – الإلمام بمفاهيم وخوارزميات التعلم الآلي (ML). التعرض لمجال تطوير الألعاب – خبرة بأساسيات محركي Unity أو Unreal Engine. عقلية حل المشكلات – القدرة على التعامل مع التحديات بأسلوب إبداعي ومنطقي.
تنسيق الامتحان 50 سؤالاً، نسبة النجاح 70%، المدة 90 دقيقة، اختبار عبر الإنترنت تحت المراقبة.

ما ستتعلمه

تصميم الألعاب القائم على الذكاء الاصطناعي

تعلّم كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في آليات اللعب، وسرد القصص، وتفاعل اللاعبين.

توليد المحتوى الإجرائي

أتقن التقنيات اللازمة لإنشاء مستويات وشخصيات وعوالم ديناميكية باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

تحليلات سلوك اللاعبين

تعرّف على كيفية تحليل بيانات اللاعبين لتخصيص التجارب وتعزيز مستوى التفاعل.

التعلم بالتعزيز وذكاء الشخصيات غير اللاعبة

طوّر وكلاء أذكياء يتكيفون ويتعلمون ويستجيبون بشكل واقعي داخل الألعاب.

تكامل تطوير الألعاب

اكتسب خبرة عملية في تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي ضمن المحركات الشائعة، مثل Unity وUnreal، في مشاريع واقعية.

وحدات الشهادات

الوحدة 1: مقدمة في الذكاء الاصطناعي في الألعاب

  • 1.1 ما هو الذكاء الاصطناعي؟
  • 1.2 تطور الذكاء الاصطناعي في صناعة الألعاب
  • 1.3 أنواع الذكاء الاصطناعي في الألعاب
  • 1.4 الفوائد والتحديات والابتكارات في الذكاء الاصطناعي للألعاب

الوحدة 2: مبادئ تصميم الألعاب باستخدام الذكاء الاصطناعي

  • 2.1 فهم آليات اللعبة وتجربة اللاعب
  • 2.2 دور الذكاء الاصطناعي في تصميم أسلوب اللعب والسرد
  • 2.3 تصميم بيئات الألعاب للتفاعل مع الذكاء الاصطناعي
  • 2.4 السلوك القائم على الذكاء الاصطناعي مقابل المنطق التقليدي المُبرمَج
  • 2.5 دراسة حالة: الذكاء الاصطناعي الديناميكي والتكيف السردي في لعبة Middle-earth: Shadow of Mordor
  • 2.6 تمرين عملي: تصميم سلوك تكيفي للشخصيات غير القابلة للعب (NPC) والتفاعل مع البيئة

الوحدة 3: أسس الذكاء الاصطناعي في الألعاب

  • 3.1 المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي في الألعاب
  • 3.2 خوارزميات البحث وإيجاد المسار
  • 3.3 نمذجة سلوك الذكاء الاصطناعي وتوليد المحتوى الإجرائي (PCG)
  • 3.4 مقدمة في التعلم الآلي وتعلم التعزيز
  • 3.5 دراسة حالة: الذكاء الاصطناعي في Minecraft — التوليد الإجرائي للمحتوى وملاحة الوكلاء
  • 3.6 تطبيق عملي: تنفيذ خوارزمية A* لإيجاد المسار وآلات الحالة المحدودة (FSM) لسلوك الشخصيات غير القابلة للعب (NPC)

الوحدة 4: أساسيات التعلم بالتعزيز

  • 4.1 المفاهيم الأساسية: الحالات، الإجراءات، المكافآت، السياسات، التعلم-Q
  • 4.2 الاستكشاف مقابل الاستغلال في أنظمة التعلم
  • 4.3 نظرة عامة على شبكات Q العميقة (DQN) وطرق تدرج السياسة
  • 4.4 دراسة حالة: التعلم بالتعزيز في AlphaGo من DeepMind
  • 4.5 تطبيق عملي: تدريب نموذج تعلّم معزز على بيئة GridWorld في OpenAI Gym

الوحدة 5: التخطيط واتخاذ القرار في الألعاب

  • 5.1 خوارزمية مينيماكس وتقليم ألفا-بيتا
  • 5.2 بحث شجرة مونت كارلو (MCTS)
  • 5.3 تطبيقات في ألعاب الطاولة وألعاب الاستراتيجية في الوقت الفعلي (RTS)
  • 5.4 دراسة حالة: الذكاء الاصطناعي الاستراتيجي في StarCraft II – الجمع بين خوارزميات التخطيط للاستراتيجية في الوقت الفعلي
  • 5.5 التطبيق العملي: أدلة لتطبيق خوارزمية Minimax على لعبة Tic-Tac-Toe

الوحدة 6: تقنيات الذكاء الاصطناعي في بيئات الألعاب الافتراضية ثنائية وثلاثية الأبعاد (المستوى الأساسي)

  • 6.1 نظرة عامة على بيئات الألعاب ثنائية وثلاثية الأبعاد
  • 6.2 تقنيات تمثيل البيئة
  • 6.3 الملاحة وإيجاد المسار في الفضاءات ثنائية وثلاثية الأبعاد
  • 6.4 أنظمة التفاعل والسلوك في البيئات الافتراضية
  • 6.5 دراسة حالة: الذكاء الاصطناعي للملاحة والتفاعل في لعبة The Legend of Zelda: Breath of the Wild
  • 6.6 تطبيق عملي: بناء عناصر التنقل والتفاعل الأساسية في بيئات الألعاب ثنائية وثلاثية الأبعاد

الوحدة 7: الأنظمة التكيفية والصعوبة الديناميكية

  • 7.1 نظرة عامة على الأنظمة التكيفية
  • 7.2 مبادئ تعديل الصعوبة الديناميكي (DDA)
  • 7.3 السرد التكيفي، والتخصيص، وتوصيف اللاعبين
  • 7.4 تقنيات الذكاء الاصطناعي في الأنظمة التكيفية
  • 7.5 استراتيجيات وأدوات التنفيذ
  • 7.6 دراسة حالة: الإدارة الديناميكية للأعداء وقابلية إعادة اللعب باستخدام "مُخرج الذكاء الاصطناعي" في لعبة Left 4 Dead
  • 7.7 تطبيق عملي: تطوير نظام صعوبة ديناميكي تكيفي في Unity

الوحدة 8: مستقبل الذكاء الاصطناعي في الألعاب

  • 8.1 وكلاء الذكاء الاصطناعي متعددو التخصصات والتعلم بالنقل
  • 8.2 أدوات تصميم واختبار الألعاب المدعومة بالذكاء الاصطناعي
  • 8.3 الاعتبارات الأخلاقية وشفافية الذكاء الاصطناعي
  • 8.4 التقنيات الناشئة: الواقع الافتراضي/الواقع المعزز والذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي في تدريب الرياضات الإلكترونية

الوحدة 9: مشروع التخرج

أكمل الدورة واحصل على الشهادة

Course Certificate

فرص العمل في القطاع

مطور ألعاب بالذكاء الاصطناعي

صمّم أنظمة ألعاب ذكية تتكيف مع سلوك اللاعب، وتعزز ديناميكيات اللعب، وتخلق تجارب لعب غامرة ومتجاوبة.

عالم بيانات الألعاب

تحليل بيانات اللاعبين لتطوير نماذج تنبؤية، وتخصيص التجارب، وتحسين الأداء داخل اللعبة ومقاييس التفاعل.

مصمم أنظمة الذكاء الاصطناعي

تصميم وتنفيذ آليات عمل مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مثل سلوك الشخصيات غير القابلة للعب (NPC)، والتوليد الإجرائي للعالم، وأنظمة الصعوبة التكيفية.

مدير تقنيات الألعاب

قيادة عملية دمج أدوات ومحركات الذكاء الاصطناعي لتحسين سير عمل التطوير، وواقعية الألعاب، وكفاءة الإنتاج.

كبير مسؤولي الابتكار في الألعاب

دفع عجلة تبني الذكاء الاصطناعي ضمن استراتيجية الألعاب، والريادة في مجالات الابتكار، والتخصيص، والجيل القادم من تجارب الترفيه الذكية.

الأسئلة الشائعة

المتطلبات الأساسية

تفاصيل الامتحان

درجة النجاح

70%

شكل

50 أسئلة اختيار من متعدد/إجابات متعددة

مخطط الامتحان

مقدمة في الذكاء الاصطناعي في الألعاب 5%
مبادئ تصميم الألعاب باستخدام الذكاء الاصطناعي 11%
أسس الذكاء الاصطناعي في الألعاب 12%
أساسيات التعلم بالتعزيز 12%
التخطيط واتخاذ القرار في الألعاب 12%
تقنيات الذكاء الاصطناعي في بيئات الألعاب الافتراضية (ثنائية/ثلاثية الأبعاد) - المستوى الأساسي 12%
الأنظمة التكيفية والصعوبة الديناميكية 12%
مستقبل الذكاء الاصطناعي في الألعاب 12%
مشروع التخرج 12%
التعلم الذاتي عبر الإنترنت

التعلم الذاتي عبر الإنترنت: 8 ساعات من المحتوى

سعر: $195

التعليم عبر الإنترنت بقيادة مدرب

التعليم عبر الإنترنت بقيادة مدرب: 1 يوم (حضوري أو افتراضي)

سعر: $295

الأدوات الأساسية للذكاء الاصطناعي التي تم تغطيتها