AI ügynökök a játékfejlesztésben: NPC-kről a stratégiai MI-ig Képzés
Az AI ügynökök forradalmasították a játékfejlesztést azáltal, hogy intelligens és reagálóképes viselkedést biztosítanak, kezdve a nem játékos karakterektől (NPC) egészen a stratégiai döntéshozatali rendszerekig. Ez a kurzus az AI ügynökök létrehozását vizsgálja a játékfejlesztésben, belemerülve olyan alapvető témákba, mint a döntési fák, az útvonalkereső algoritmusok és a megerősítéses tanulási technikák.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű játékfejlesztők és MI rajongók számára készült, akik hatékonyan szeretnék integrálni az AI ügynököket játékalkalmazásokba.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni az AI ügynökök szerepét a modern játékfejlesztésben.
- Döntéshozatali rendszerek fejlesztése döntési fák és véges állapotgépek segítségével.
- Útvonalkereső algoritmusok, például az A* algoritmus implementálása játékbeli navigációhoz.
- Megerősítéses tanulási technikák alkalmazása adaptív AI viselkedések létrehozásához.
- AI teljesítmény optimalizálása valós idejű játékokhoz.
A kurzus formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Sok gyakorlat és gyakorlás.
- Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.
Kurzus testreszabási lehetőségek
- Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
Kurzusleírás
Bevezetés az MI-be a játékfejlesztésben
- Az MI alkalmazásainak áttekintése játékokban
- AI ügynökök típusai: NPC-k, stratégiai MI stb.
- Kulcsfogalmak a játékbeli MI fejlesztésben
Döntéshozatali rendszerek
- Döntési fák implementálása egyszerű AI logikához
- Véges állapotgépek komplex viselkedésekhez
- Viselkedési fák és moduláris AI tervezés
Útvonalkeresés és navigáció
- Útvonalkereső algoritmusok megértése
- A* algoritmus implementálása játékbeli navigációhoz
- Útvonalkeresés optimalizálása nagy térképeken
Megerősítéses tanulás játékokban
- Bevezetés a megerősítéses tanulás alapjaiba
- AI ügynökök képzése Q-learning és mély Q-hálózatok segítségével
- Jutalmazási struktúrák tervezése adaptív viselkedésekhez
AI teljesítmény optimalizálása
- Technikák a valós idejű AI teljesítmény optimalizálásához
- Erőforrások kezelése és AI feladatok priorizálása
- AI rendszerek hibakeresése és hibaelhárítása
Haladó MI technikák
- Eljárásos tartalomgenerálás MI segítségével
- Játékos-szerű viselkedések szimulálása
- MI integrálása többjátékos játékokba
A játékbeli MI jövőbeli trendjei
- AI és gépi tanulás a következő generációs játékokban
- Etikai megfontolások a játékbeli MI területén
- AI által vezérelt történetmesélés és narratív tervezés
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Alapvető programozási ismeretek
- Ismeret a játékfejlesztési eszközökről vagy keretrendszerekről
- Alapvető ismeretek az MI alapelveiről
Célközönség
- Játékfejlesztők
- MI rajongók
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
AI ügynökök a játékfejlesztésben: NPC-kről a stratégiai MI-ig Képzés - Foglalás
AI ügynökök a játékfejlesztésben: NPC-kről a stratégiai MI-ig Képzés - Érdeklődés
AI ügynökök a játékfejlesztésben: NPC-kről a stratégiai MI-ig - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Vélemények (1)
Tetszik, hogy a tanfolyam pontosan azokra az igényekre épül, amelyeket a munkánk során létrehozni szeretnénk.
Alexius Burris - Weatherford
Kurzus - From 3ds Max to Unreal: Mastering Real-Time Visualization
Gépi fordítás
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
A 3ds Max-től az Unrealig: A Valós Idejű Vizualizáció Mesterfokon
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű 3D művészeknek, játékfejlesztőknek és vizualizációs szakembereknek szól, akik ki szeretnék használni az Autodesk 3ds Max-ben szerzett tudásukat, és meg szeretnék tanulni, hogyan hozzanak létre immerzív valós idejű élményeket az Unreal Engine-ben.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a 3ds Max és az Unreal Engine munkafolyamatai közötti főbb különbségeket.
- 3D modellek, animációk és eszközök importálása a 3ds Max-ből az Unreal Engine-be.
- Anyagok, textúrák és árnyalók létrehozása és testreszabása az Unreal Engine-ben.
- Dinamikus világítás és globális illumináció beállítása valós idejű rendereléshez.
- Interaktivitás és játékmenet mechanikák implementálása a Blueprint vizuális szkripteléssel.
- Eszközök és jelenetek optimalizálása valós idejű teljesítmény és hatékonyság érdekében.
Haladó LangGraph: Komplex gráfok optimalizálása, hibakeresése és monitorozása
35 ÓrákA LangGraph egy keretrendszer állapottal rendelkező, több szereplős LLM alkalmazások építéséhez, amelyek komponálható gráfokként működnek, állandó állapottal és végrehajtási ellenőrzéssel.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű AI platformmérnökök, AI DevOps szakemberek és ML architektusok számára készült, akik szeretnék optimalizálni, hibakeresni, monitorozni és üzemeltetni a LangGraph rendszereket éles környezetben.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Tervezni és optimalizálni összetett LangGraph topológiákat sebesség, költség és skálázhatóság szempontjából.
- Megbízhatóságot tervezni újrapróbálkozások, időkorlátok, idempotencia és ellenőrzőpont-alapú helyreállítás segítségével.
- Hibakeresni és nyomon követni gráf-végrehajtásokat, állapotokat ellenőrizni és rendszeresen reprodukálni éles problémákat.
- Gráfokat ellátni naplókkal, metrikákkal és nyomkövetésekkel, éles környezetbe telepíteni és monitorozni az SLA-kat és a költségeket.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és megbeszélés.
- Sok gyakorlat és gyakorlati feladat.
- Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.
Kurzus testreszabási lehetőségek
- Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
Kódolási ügynökök építése Devstral segítségével: Az ügynöktervezéstől az eszközökig
14 ÓrákA Devstral egy nyílt forráskódú keretrendszer, amely kódolási ügynökök építésére és futtatására szolgál, amelyek képesek kapcsolatba lépni kódbázisokkal, fejlesztői eszközökkel és API-kkal a mérnöki hatékonyság növelése érdekében.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű ML mérnökök, fejlesztői eszközökkel foglalkozó csapatok és SRE-k számára készült, akik szeretnének kódolási ügynököket tervezni, implementálni és optimalizálni a Devstral segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A Devstral beállítása és konfigurálása kódolási ügynökök fejlesztéséhez.
- Ügynökmunkafolyamatok tervezése kódbázisok feltárásához és módosításához.
- Kódolási ügynökök integrálása fejlesztői eszközökkel és API-kkal.
- Biztonságos és hatékony ügynök üzembe helyezésének legjobb gyakorlatainak implementálása.
A kurzus formátuma
- Interaktív előadás és megbeszélés.
- Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
- Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.
Kurzus testreszabási lehetőségek
- Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
Nyílt forráskódú Model Ops: Önhosting, Finomhangolás és Irányítás Devstral és Mistral Modellekkel
14 ÓrákA Devstral és Mistral modellek nyílt forráskódú AI technológiák, amelyek rugalmas üzembe helyezésre, finomhangolásra és skálázható integrációra lettek tervezve.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű ML mérnökök, platformcsapatok és kutatómérnökök számára készült, akik szeretnék önállóan üzemeltetni, finomhangolni és irányítani a Mistral és Devstral modelleket éles környezetben.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Önálló üzemeltetési környezetek beállítására és konfigurálására Mistral és Devstral modellekhez.
- Finomhangolási technikák alkalmazására területspecifikus teljesítmény érdekében.
- Verziókezelés, monitorozás és életciklus-irányítás megvalósítására.
- A nyílt forráskódú modellek biztonságának, megfelelőségének és felelős használatának biztosítására.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Gyakorlati feladatok önhosting és finomhangolás terén.
- Élő laborban végzett irányítási és monitorozási folyamatok implementálása.
Képzés testreszabási lehetőségek
- Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
Fiji: Képfeldolgozás Biotechnológia és Toxikológia számára
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű kutatóknak és laboratóriumi szakembereknek szól, akik hisztológiai szövetek, vérsejtek, algák és más biológiai minták kapcsán szeretnének képeket feldolgozni és elemezni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Navigálni a Fiji felületén és az ImageJ alapfunkcióit használni.
- Tudományos képeket előfeldolgozni és javítani a jobb elemzés érdekében.
- Képeket mennyiségileg elemezni, beleértve a sejtszámlálást és a területmérést.
- Ismétlődő feladatokat automatizálni makrók és bővítmények segítségével.
- Munkafolyamatokat testreszabni a biológiai kutatásokban előforduló képfeldolgozási igényekhez.
LangGraph alkalmazások a pénzügyekben
35 ÓrákA LangGraph egy keretrendszer állapottal rendelkező, több szereplős LLM alkalmazások építéséhez, amelyek összetett gráfokként működnek, állandó állapottal és végrehajtási ellenőrzéssel.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék tervezni, implementálni és üzemeltetni LangGraph-alapú pénzügyi megoldásokat, megfelelő irányítás, megfigyelhetőség és megfelelőség mellett.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Pénzügyi szempontokra szabott LangGraph munkafolyamatokat tervezni, amelyek megfelelnek a szabályozási és auditkövetelményeknek.
- Pénzügyi adatszabványokat és ontológiákat integrálni a gráf állapotába és eszközeibe.
- Megbízhatósági, biztonsági és emberi felügyeleti ellenőrzéseket implementálni kritikus folyamatokhoz.
- LangGraph rendszerek üzembe helyezése, monitorozása és optimalizálása teljesítmény, költség és SLA-k szempontjából.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
- Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.
Képzés testreszabási lehetőségei
- Ha testreszabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
LangGraph Alapok: Grafikon Alapú LLM Promptolás és Láncolás
14 ÓrákA LangGraph egy keretrendszer gráf-struktúrájú LLM alkalmazások építéséhez, amely támogatja a tervezést, elágazást, eszközhasználatot, memóriát és vezérelhető végrehajtást.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő szintű fejlesztőknek, prompt mérnököknek és adatszakembereknek szól, akik megbízható, többlépéses LLM munkafolyamatokat szeretnének tervezni és építeni a LangGraph segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megmagyarázni a LangGraph alapfogalmait (csomópontok, élek, állapot) és azt, mikor érdemes őket használni.
- Olyan prompt láncokat építeni, amelyek elágaznak, eszközöket hívnak és memóriát tartanak fenn.
- Integrálni a lekérdezés és külső API-kat a gráf munkafolyamatokba.
- Tesztelni, hibakeresni és értékelni a LangGraph alkalmazásokat a megbízhatóság és biztonság szempontjából.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és moderált vita.
- Vezetett laborok és kód bemutatók egy sandbox környezetben.
- Forgatókönyv alapú gyakorlatok a tervezés, tesztelés és értékelés terén.
Képzés Testreszabási Lehetőségek
- Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
LangGraph az egészségügyben: Munkafolyamat-vezérlés szabályozott környezetekben
35 ÓrákA LangGraph lehetővé teszi állapottal rendelkező, több szereplős munkafolyamatokat, amelyeket LLM-ek hajtanak meg, pontos vezérléssel a végrehajtási útvonalak és az állapotmegőrzés felett. Az egészségügyben ezek a képességek elengedhetetlenek a megfelelőség, az együttműködés és az orvosi munkafolyamatokkal összhangban lévő döntéstámogató rendszerek kialakításához.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik LangGraph-alapú egészségügyi megoldásokat szeretnének tervezni, implementálni és kezelni, miközben a szabályozási, etikai és működési kihívásokkal foglalkoznak.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Egészségügyi szempontokkal összhangban lévő LangGraph munkafolyamatokat tervezni, figyelemmel a megfelelőségre és a naplózhatóságra.
- LangGraph alkalmazásokat integrálni orvosi ontológiákkal és szabványokkal (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Ajánlott gyakorlatokat alkalmazni a megbízhatóság, a nyomon követhetőség és az érthetőség terén érzékeny környezetekben.
- LangGraph alkalmazásokat üzembe helyezni, monitorozni és érvényesíteni egészségügyi termelési környezetekben.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Gyakorlati feladatok valós esettanulmányokkal.
- Implementációs gyakorlat élő laboratóriumi környezetben.
Képzés testreszabási lehetőségei
- Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
LangGraph jogi alkalmazásokhoz
35 ÓrákA LangGraph egy keretrendszer állapottal rendelkező, több szereplős LLM alkalmazások építéséhez, amelyek komponálható gráfokként működnek, állandó állapottal és pontos végrehajtási irányítással.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik LangGraph alapú jogi megoldásokat szeretnének tervezni, implementálni és üzemeltetni a szükséges megfelelőségi, nyomonkövethetőségi és irányítási ellenőrzésekkel.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Jogi célú LangGraph munkafolyamatokat tervezni, amelyek megőrzik az auditálhatóságot és a megfelelőséget.
- Jogi ontológiákat és dokumentum szabványokat integrálni a gráf állapotába és feldolgozásába.
- Biztonsági korlátokat, emberi belefogást igénylő jóváhagyásokat és nyomonkövethető döntési útvonalakat implementálni.
- LangGraph szolgáltatásokat üzembe helyezni, monitorozni és karbantartani éles környezetben, megfigyelhetőséggel és költségellenőrzéssel.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Sok gyakorlat és gyakorlás.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
Kurzus testreszabási lehetőségek
- Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
Dinamikus Munkafolyamatok Építése LangGraph és LLM Agensekkel
14 ÓrákA LangGraph egy keretrendszer gráfstruktúrájú LLM munkafolyamatok összeállításához, amelyek támogatják az elágazást, eszközhasználatot, memóriát és vezérelhető végrehajtást.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű mérnökök és termékcsapatok számára készült, akik szeretnék kombinálni a LangGraph gráf logikáját LLM agens hurkokkal dinamikus, kontextusérzékeny alkalmazások, például ügyfélszolgálati agensek, döntési fák és információkereső rendszerek létrehozásához.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Gráfalapú munkafolyamatokat tervezni, amelyek koordinálják az LLM agenseket, eszközöket és memóriát.
- Feltételes útválasztást, újrapróbálkozásokat és tartalék megoldásokat implementálni a robusztus végrehajtás érdekében.
- Integrálni a lekérdezést, API-kat és strukturált kimeneteket az agens hurkokba.
- Az agens viselkedés kiértékelése, monitorozása és megerősítése a megbízhatóság és biztonság érdekében.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és moderált vita.
- Irányított laborok és kód bemutatók egy sandbox környezetben.
- Forgatókönyv alapú tervezési gyakorlatok és peer review-k.
Képzés Testreszabási Lehetőségei
- Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
LangGraph a marketing automatizáláshoz
14 ÓrákA LangGraph egy gráfalapú orchestrációs keretrendszer, amely lehetővé teszi a feltételes, többlépcsős LLM és eszköz munkafolyamatokat, ideális a tartalmi folyamatok automatizálásához és személyre szabásához.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű marketereknek, tartalomstratégiák tervezőinek és automatizálás fejlesztőknek szól, akik dinamikus, elágazó e-mail kampányokat és tartalomgenerálási folyamatokat szeretnének megvalósítani a LangGraph segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Gráfstruktúrájú tartalmi és e-mail munkafolyamatokat tervezni feltételes logikával.
- LLM-ek, API-k és adatforrások integrálása az automatizált személyre szabás érdekében.
- Állapot, memória és kontextus kezelése a többlépcsős kampányok során.
- Munkafolyamatok teljesítményének és kézbesítési eredményeinek értékelése, monitorozása és optimalizálása.
A képzés formátuma
- Interaktív előadások és csoportos megbeszélések.
- Gyakorlati laborok e-mail munkafolyamatok és tartalmi folyamatok megvalósításával.
- Szcenárióalapú gyakorlatok a személyre szabás, szegmentálás és elágazó logika területén.
Kurzus testreszabási lehetőségek
- Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
Unreal Editor for Fortnite (UEFN)
7 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű játékfejlesztőknek és UGC készítőknek szól, akik interaktív és bevételszerzésre alkalmas élményeket szeretnének tervezni, fejleszteni és közzétenni a Fortnite játékosok számára.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni az UEFN alapjait és annak szerepét a felhasználó által generált tartalmak létrehozásában a Fortnite-on belül.
- Navigálni az UEFN felületén, projektet beállítani és az eszközöket hatékonyan kezelni.
- Egyedi Fortnite élményeket fejleszteni és közzétenni a világépítési és tájtervezési eszközök segítségével.
- Alapvető programozási fogalmakat alkalmazni a Verse szkriptnyelv használatával.
- Együttműködni UEFN projekteken és felkészülni a bevételszerzési lehetőségekre a Fortnite-on belül.
Ipari Virtuális Környezetek Unity, Blender és Visual Studio segítségével
21 ÓrákA Unity, a Blender és a Visual Studio együtt hatékony eszközkészletet nyújt az ipari virtuális környezetek létrehozásához és programozásához. A Unity lehetővé teszi az interaktív szimulációt és vizualizációt, a Blender fejlett 3D modellezési képességeket kínál, míg a Visual Studio a programozási hátteret biztosítja a vezérlőrendszerek és az ipari logika integrálásához.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű szakembereknek szól, akik ipari környezeteket szeretnének tervezni, modellezni és programozni szimuláció, képzés és integráció céljából.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ipari berendezések és forgatókönyvek tervezése és modellezése a Blender segítségével.
- 3D modellek importálása és optimalizálása a Unity-ben a vizualizációhoz.
- Rendszerlogika és integrációs munkafolyamatok programozása a Visual Studio-ban.
- Interaktív ipari virtuális környezetek létrehozása vezérlőrendszer-kapcsolatokkal.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Gyakorlati 3D modellezés és környezetfejlesztés.
- Programozási és integrációs gyakorlatok élő bemutatókkal.
Képzés testreszabási lehetőségek
- Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
Unreal Engine 4
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország az Unreal Engine 4 alapjait mutatja be a játékfejlesztés területén, miközben a résztvevőknek lehetőségük van saját minta játékot létrehozni.
Unreal Engine 5 Mélymerülés
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a játékfejlesztőknek szól, akik átfogó ismereteket szeretnének szerezni az UE5-ről, és megtanulni, hogyan használhatják lenyűgöző valós idejű tartalmak létrehozására.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megismerni és megérteni az UE5 új funkcióit.
- Kihasználni az UE5 valós idejű 3D-s készítő eszközének képességeit a realisztikus vizuális elemek létrehozásához.
- Felfedezni és építeni vizuális világokat és játékokat.
- Megismerni és elsajátítani a játéktervezés alapelveit.
- Jelenetszám animációk készítése.