Plan Szkolenia

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w grach

  • Przegląd zastosowań sztucznej inteligencji w grach
  • Typy agentów AI: NPC, strategiczna AI i inne
  • Kluczowe koncepcje w programowaniu AI do gier

Sistemy podejmowania decyzji

  • Zaimplementowanie drzew decyzyjnych dla prostych logik AI
  • Maszyny stanów skończonych dla złożonych zachowań
  • Drzewa zachowań i modułowe projekty AI

Znajdowanie ścieżki i nawigacja

  • Rozumienie algorytmów znajdowania ścieżki
  • Zaimplementowanie algorytmu A* do nawigacji w grze
  • Optymalizacja znajdowania ścieżki dla dużych map

Nauka wzmacniana w grach

  • Wprowadzenie do koncepcji nauki wzmacnianej
  • Trening agentów AI za pomocą Q-learningu i sieci neuronowych z głębokim uczeniem się (DQN)
  • Projektowanie struktur nagród dla adaptacyjnych zachowań

Optymalizacja wydajności AI

  • Techniki optymalizacji wydajności AI w czasie rzeczywistym
  • Zarządzanie zasobami i priorytetyzacja zadań AI
  • Rozwiązywanie problemów i debugowanie systemów AI

Zaawansowane techniki AI

  • Proceduralna generacja treści za pomocą AI
  • Symulowanie zachowań podobnych do graczy
  • Integracja AI z grami wieloosobowymi

Budowlane trendy w AI w grach

  • AI i uczenie maszynowe w generacjach gier
  • Etyczne aspekty w AI w grach
  • Badanie opowieści kierowanej przez AI i projektowania narracji

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowe zrozumienie koncepcji programowania
  • Znajomość narzędzi lub frameworków do tworzenia gier
  • Podstawowa wiedza o zasadach sztucznej inteligencji

Odbiorcy

  • Deweloperzy gier
  • Misiańcy sztucznej inteligencji
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (2)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie