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コース概要
ゲームにおけるAI入門
- ゲーム内でのAI応用事例概観
- AIエージェントの種類:NPCや戦略型AIなど
- ゲームAI開発の重要な概念について
意思決定システム
- 単純なAIロジック実装用に決定木を利用する方法
- 複雑な行動パターンを表現するための有限状態マシンの活用
- ビヘイビアツリーとモジュール化されたAI設計法について
経路探索とナビゲーション
- 各種経路探索アルゴリズムの基礎知識
- A*アルゴリズムを使用したゲーム内移動制御の実装方法
- 大規模なマップ環境における経路探索処理の最適化手法
ゲームにおける強化学習
- 強化学習の基本的な考え方と原理解説
- Q学習やディープQネットワークを利用したAIトレーニング法
- 適応性の高い行動生成に向けた報酬構造の設計方法
AI性能最適化手法
- リアルタイムゲーム環境でのAI性能向上テクニック
- 各種リソース管理およびAIタスク優先度制御法
- AIシステムのデバッグとトラブルシューティング方法
高度なAI技術事例
- AIを用いたプロシージャルコンテンツ生成手法
- 人間プレイヤーのような振る舞いの模倣法
- マルチプレイヤーゲームとのAI連携実現方法
ゲームAIの今後の動向
- 次世代ゲームにおける機械学習技術応用例
- ゲームAIにまつわる倫理的課題と配慮点
- AI主導型ストーリー構築や物語設計の新展開
総括および今後の取り組み案
要求
- プログラミングの基礎知識があること
- ゲーム開発ツールやフレームワークに親しみがあること
- AIに関する基本的な理解があること
対象者
- ゲーム開発者
- AI愛好家
14 時間
お客様の声 (1)
コースが仕事で作りたいものに対応して設計されているのが好きです。
Alexius Burris - Weatherford
コース - From 3ds Max to Unreal: Mastering Real-Time Visualization
機械翻訳