Course Outline

Pengantar AI dalam Game

  • Tinjauan umum aplikasi AI dalam game
  • Jenis agen AI: NPC, AI strategis, dan banyak lagi
  • Konsep kunci dalam pengembangan AI game

Sistem Pengambilan Keputusan

  • Menerapkan pohon keputusan untuk logika AI sederhana
  • Mesin keadaan terbatas untuk perilaku kompleks
  • Pohon perilaku dan desain AI modular

Pencarian Jalan dan Navigasi

  • Memahami algoritma pencarian jalur
  • Menerapkan algoritma A* untuk navigasi dalam game
  • Mengoptimalkan pencarian jalur untuk peta besar

Reinforcement Learning di Game

  • Pengenalan konsep pembelajaran penguatan
  • Melatih agen AI menggunakan Q-learning dan jaringan Q yang mendalam
  • Merancang struktur penghargaan untuk perilaku adaptif

Mengoptimalkan Kinerja AI

  • Teknik untuk optimasi kinerja AI secara real-time
  • Mengelola sumber daya dan memprioritaskan tugas AI
  • Men-debug dan memecahkan masalah sistem AI

Teknik AI Tingkat Lanjut

  • Pembuatan konten prosedural dengan AI
  • Mensimulasikan perilaku seperti pemain
  • Mengintegrasikan AI dengan game multipemain

Tren Masa Depan dalam AI Game

  • AI dan pembelajaran mesin dalam game generasi berikutnya
  • Pertimbangan etika dalam AI game
  • Menjelajahi penceritaan dan desain naratif yang digerakkan oleh AI

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Requirements

  • Pemahaman dasar tentang konsep pemrograman
  • Keakraban dengan alat atau kerangka kerja pengembangan game
  • Pengetahuan dasar tentang prinsip AI

Hadirin

  • Pengembang game
  • Penggemar AI
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories