Kurzusleírás

Bevezetés az mesterséges intelligencia játékban

  • Az mesterséges intelligencia alkalmazásainak áttekinta a játékokban
  • Mesterséges intelligencia ügynökök típusai: NPC-k, stratégiai mesterséges intelligencia stb.
  • Kulcsfontosságú koncepciók a játék mesterséges intelligenciájának fejlesztésében

Döntéshozatali rendszerek

  • Egyszerű AI-logika implementálása döntégrafokkal
  • Bonyolult viselkedések szimulálása véges állapotgépekkel
  • Viselkedési fa és moduláris AI-tervezés

Útvonaltervítés és navigáció

  • Útvonaltervítési algoritmusok megismerése
  • A* algoritmus implementálása a játékban történő navigációhoz
  • Nagy térképeken való útvonaltervítés optimalizálása

Mesterséges intelligencia tanulás a játékokban

  • A mesterséges intelligencia tanulási koncepciók bemutatása
  • AI-ügynökök képzése Q-tanulással és mély Q-hálózattal
  • Nyomozóstruktúrák tervezése alkalmazkodó viselkedésekhez

Mesterséges intelligencia teljesítmény optimalizálása

  • Tehetséges mesterséges intelligencia teljesítmény optimalizálási technikák a valós időben
  • Társítmányok kezelése és AI-feladatok prioritizálása
  • Mesterséges intelligencia rendszerek hibakeresése és problémamegoldása

Fejlett mesterséges intelligencia technikák

  • AI-prozedurális tartalom generálás
  • Játékostípusú viselkedések szimulálása
  • AI integrálása többjátékos játékokban

A jövő trendjei a játék mesterséges intelligenciájában

  • Mesterséges intelligencia és gépi tanulás a következő generáció játékaiban
  • Ethiszkérdések a játék mesterséges intelligenciájában
  • AI-alapú történetírás és naratív tervezés megismerése

Összefoglalás és további lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek a programozási fogalmakról
  • Jellemzően játépszeres fejlesztési eszközök vagy keretrendszerek ismerete
  • Alapvető AI elvek ismerete

Célcsoport

  • Játékfejlesztők
  • AI entuziasták
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (2)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák