Đề cương khóa học

Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo trong Trò chơi

  • Tổng quan về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong trò chơi
  • Loại các tác tử AI: NPC, AI chiến lược và hơn thế nữa
  • Các khái niệm chính trong phát triển AI cho trò chơi

Hệ thống Đưa ra Quyết định

  • Thực hiện cây quyết định cho logic AI đơn giản
  • Máy trạng thái hữu hạn cho hành vi phức tạp
  • Cây hành vi và thiết kế AI mô-đun

Tìm đường và Điều hướng

  • Hiểu về các thuật toán tìm đường
  • Thực hiện thuật toán A* cho điều hướng trong trò chơi
  • Tối ưu hóa tìm đường cho bản đồ lớn

Học tăng cường trong Trò chơi

  • Giới thiệu về các khái niệm học tăng cường
  • Đào tạo tác tử AI sử dụng Q-learning và deep Q-networks
  • Thiết kế cấu trúc thưởng cho hành vi thích ứng

Tối ưu hóa Hiệu suất AI

  • Các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suất AI thời gian thực
  • Quản lý tài nguyên và ưu tiên các tác vụ AI
  • Gỡ lỗi và khắc phục sự cố cho hệ thống AI

Kỹ thuật AI Nâng cao

  • Sinh nội dung quy trình bằng AI
  • Tạo mô phỏng hành vi giống người chơi
  • Tích hợp AI với trò chơi nhiều người chơi

Xu hướng Tương lai trong AI Trò chơi

  • AI và học máy trong trò chơi thế hệ tiếp theo
  • Các vấn đề đạo đức trong AI trò chơi
  • Khám phá kể chuyện và thiết kế cốt truyện do AI điều khiển

Tóm tắt và Các Bước Tiếp theo

Yêu cầu

  • Nắm vững các khái niệm cơ bản về lập trình
  • Quen thuộc với các công cụ hoặc framework phát triển game
  • Nắm kiến thức cơ bản về nguyên lý AI

Đối tượng tham gia

  • Nhà phát triển game
  • Nghệ nhân AI
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Đánh giá (2)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan