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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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