Đề cương khóa học

Giới thiệu về AI trong Game

  • Tổng quan về các ứng dụng của AI trong game
  • Các loại AI agent: NPC, AI chiến lược và hơn thế nữa
  • Các khái niệm chính trong phát triển AI game

Hệ thống Ra quyết định

  • Triển khai cây quyết định cho logic AI đơn giản
  • Máy trạng thái hữu hạn cho các hành vi phức tạp
  • Cây hành vi và thiết kế AI mô-đun

Tìm đường và Điều hướng

  • Hiểu các thuật toán tìm đường
  • Triển khai thuật toán A* cho điều hướng trong game
  • Tối ưu hóa tìm đường cho bản đồ lớn

Reinforcement Learning trong Game

  • Giới thiệu các khái niệm học tăng cường
  • Huấn luyện AI agent bằng Q-learning và deep Q-networks
  • Thiết kế cấu trúc phần thưởng cho các hành vi thích ứng

Tối ưu hóa Hiệu suất AI

  • Các kỹ thuật để tối ưu hóa hiệu suất AI thời gian thực
  • Quản lý tài nguyên và ưu tiên các tác vụ AI
  • Gỡ lỗi và khắc phục sự cố hệ thống AI

Các Kỹ thuật AI Nâng cao

  • Tạo nội dung thủ tục với AI
  • Mô phỏng hành vi giống người chơi
  • Tích hợp AI với game nhiều người chơi

Xu hướng Tương lai trong AI Game

  • AI và học máy trong game thế hệ tiếp theo
  • Các cân nhắc về đạo đức trong AI game
  • Khám phá kể chuyện và thiết kế tường thuật dựa trên AI

Tóm tắt và Các Bước Tiếp theo

Requirements

  • Hiểu biết cơ bản về các khái niệm lập trình
  • Làm quen với các công cụ hoặc khung phát triển trò chơi
  • Kiến thức cơ bản về các nguyên tắc AI

Đối tượng

  • Nhà phát triển trò chơi
  • Những người đam mê AI
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories