Schița de curs

Introducere în IA în jocuri

  • Prezentare generală a aplicațiilor AI în jocuri
  • Tipuri de agenți AI: NPC-uri, AI strategic și altele
  • Concepte cheie în dezvoltarea AI pentru jocuri

Sisteme de luare a deciziilor

  • Implementarea arborilor decizionali pentru logica AI simplă
  • Mașini cu stare finită pentru comportamente complexe
  • Arborii comportamentali și proiectarea AI modulară

Pathfinding și navigație

  • Înțelegerea algoritmilor de urmărire a căii
  • Implementarea algoritmului A* pentru navigarea în joc
  • Optimizarea urmăririi traseului pentru hărți mari

Reinforcement Learning în jocuri

  • Introducere în conceptele de învățare prin consolidare
  • Formarea agenților AI utilizând Q-learning și rețele Q profunde
  • Proiectarea structurilor de recompensă pentru comportamente adaptive

Optimizarea performanței AI

  • Tehnici de optimizare a performanței AI în timp real
  • Gestionarea resurselor și prioritizarea sarcinilor AI
  • Depanarea și depanarea sistemelor AI

Tehnici avansate de IA

  • Generarea de conținut procedural cu AI
  • Simularea comportamentelor asemănătoare jucătorilor
  • Integrarea inteligenței artificiale în jocurile multiplayer

Tendințe viitoare în IA pentru jocuri

  • Inteligența artificială și învățarea automată în jocurile de generația următoare
  • Considerații etice în IA pentru jocuri
  • Explorarea poveștilor și a designului narativ bazate pe AI

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Înțelegere de bază a conceptelor de programare
  • Familiaritate cu instrumentele sau cadrele de dezvoltare a jocurilor
  • Cunoștințe de bază despre principiile inteligenței artificiale

Audiență

  • Dezvoltatori de jocuri
  • entuziaști AI
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite