План на курса

Въведение в AI в игрите

  • Преглед на AI приложенията в игрите
  • Видове AI агенти: NPC, стратегически AI и др
  • Ключови концепции в разработването на AI игри

Системи за вземане на решения

  • Внедряване на дървета на решения за проста AI логика
  • Крайни автомати за комплексно поведение
  • Дървета на поведението и модулен AI дизайн

Намиране на пътя и навигация

  • Разбиране на алгоритмите за намиране на път
  • Внедряване на алгоритъм A* за навигация в играта
  • Оптимизиране на намирането на пътя за големи карти

Reinforcement Learning в Игри

  • Въведение в концепциите за учене с подсилване
  • Обучение на AI агенти с помощта на Q-обучение и дълбоки Q-мрежи
  • Проектиране на структури за възнаграждение за адаптивно поведение

Оптимизиране на производителността на AI

  • Техники за оптимизиране на производителността на AI в реално време
  • Управление на ресурси и приоритизиране на задачи с изкуствен интелект
  • Отстраняване на грешки и отстраняване на неизправности в AI системи

Разширени AI техники

  • Процедурно генериране на съдържание с AI
  • Симулиране на подобно на играч поведение
  • Интегриране на AI с мултиплейър игри

Бъдещи тенденции в играта AI

  • AI и машинно обучение в игри от следващо поколение
  • Етични съображения в играта AI
  • Изследване на разказване на истории и разказ, управлявано от AI

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Основно разбиране на концепциите за програмиране
  • Познаване на инструменти или рамки за разработка на игри
  • Основни познания за принципите на ИИ

Публика

  • Разработчици на игри
  • AI ентусиасти
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории