課程簡介

遊戲中的 AI 簡介

  • AI 在遊戲中的應用概述
  • AI 代理的類型:NPC、戰略 AI 等
  • 遊戲 AI 開發中的關鍵概念

決策系統

  • 為簡單的 AI 邏輯實施決策樹
  • 用於複雜行為的有限狀態機
  • 行為樹和模組化 AI 設計

尋路和導航

  • 瞭解尋路演算法
  • 為遊戲內導航實施 A* 演算法
  • 優化大型地圖的尋路

Reinforcement Learning 在 遊戲

  • 強化學習概念簡介
  • 使用 Q-learning 和深度 Q 網路訓練 AI 代理
  • 為自適應行為設計獎勵結構

優化 AI 性能

  • 即時 AI 性能優化技術
  • 管理資源並確定 AI 任務的優先順序
  • AI 系統調試和故障排除

先進的 AI 技術

  • 使用 AI 生成程式化內容
  • 模擬類似玩家的行為
  • 將 AI 與多人遊戲整合

遊戲 AI 的未來趨勢

  • 下一代遊戲中的 AI 和機器學習
  • 遊戲 AI 中的道德注意事項
  • 探索 AI 驅動的故事講述和敘事設計

總結和後續步驟

最低要求

  • 對程式設計概念的基本理解
  • 熟悉遊戲開發工具或框架
  • AI 原理的基本知識

觀眾

  • 遊戲開發者
  • AI 愛好者
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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