Kursplan

Introduksjon til AI i spill

  • Oversikt over AI-applikasjoner i spill
  • Typer AI-agenter: NPC-er, strategisk AI og mer
  • Nøkkelkonsepter i utvikling av spill AI

Beslutningssystemer

  • Implementering av beslutningstrær for enkel AI-logikk
  • Finite state-maskiner for kompleks atferd
  • Atferdstrær og modulær AI-design

Veisøking og navigering

  • Forstå stifinnende algoritmer
  • Implementering av A*-algoritme for navigasjon i spillet
  • Optimalisering av stifinning for store kart

Reinforcement Learning i spill

  • Introduksjon til forsterkende læringskonsepter
  • Trening av AI-agenter ved hjelp av Q-læring og dype Q-nettverk
  • Utforme belønningsstrukturer for adaptiv atferd

Optimalisering av AI-ytelse

  • Teknikker for AI-ytelsesoptimalisering i sanntid
  • Administrere ressurser og prioritere AI-oppgaver
  • Feilsøking og feilsøking av AI-systemer

Avanserte AI-teknikker

  • Generering av prosedyreinnhold med AI
  • Simulerer spillerlignende oppførsel
  • Integrering av AI med flerspillerspill

Fremtidige trender innen spill-AI

  • AI og maskinlæring i neste generasjons spill
  • Etiske betraktninger i spill AI
  • Utforsker AI-drevet historiefortelling og narrativ design

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • Grunnleggende forståelse av programmeringsbegreper
  • Kjennskap til spillutviklingsverktøy eller rammeverk
  • Grunnleggende kunnskap om AI-prinsipper

Publikum

  • Spillutviklere
  • AI-entusiaster
 14 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories