コース概要

ゲームにおけるAIの紹介

  • ゲーム内のAIアプリケーションの概要
  • AIエージェントの種類: NPC、戦略的AIなど
  • ゲームAI開発の重要な概念

意思決定システム

  • 単純なAIロジックのために意思決定木を実装する。
  • 複雑な行動のために有限状態機械を使用する。
  • モジュール式AI設計のためのビヘイビアツリー

パスファインディングとナビゲーション

  • パスファインディングアルゴリズムの理解
  • A*アルゴリズムを使用したゲーム内のナビゲーションを実装する。
  • 大規模マップのためのパスファインディングの最適化

ゲームにおける強化学習

  • 強化学習概念の紹介
  • Q学習とディープQネットワークを使用したAIエージェントのトレーニング
  • 適応的な行動のために報酬構造を設計する。

AI性能の最適化

  • リアルタイムのAI性能最適化のためのテクニック
  • リソース管理とAIタスクの優先順位付け
  • AIシステムのデバッグとトラブルシューティング

高度なAI技術

  • AIを使用したプロシージャルコンテンツ生成
  • プレイヤーのような行動をシミュレートする。
  • マルチプレイヤーゲームとのAI統合

ゲームAIの未来トレンド

  • 次世代ゲームにおけるAIと機械学習
  • ゲームAIの倫理的考慮事項
  • AI駆動のストーリーテリングとナラティブデザインの探求

まとめと次のステップ

要求

  • プログラミング概念の基本的な理解
  • ゲーム開発ツールまたはフレームワークへの精通
  • AI原則の基本的な知識

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人当たりの料金

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今後のコース

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