AI Agents in Gaming: From NPCs to Strategic AI 培训
AI 代理通过提供智慧和回应式行为(从不可玩角色 (NPC) 到战略决策系统)彻底改变了游戏。本课程探讨在游戏中创建 AI 代理,深入研究决策树、寻路演算法和强化学习技术等基本主题。
这个讲师指导的现场培训(在线或现场)面向希望将 AI 代理有效整合到游戏应用程式中的中级游戏开发人员和 AI 爱好者。
在本次培训结束时,参与者将能够:
- 了解 AI 代理在现代游戏中的作用。
- 使用决策树和有限状态机开发决策系统。
- 实施寻路演算法,例如 A* 进行游戏内导航。
- 应用强化学习技术来创建自适应 AI 行为。
- 针对即时游戏环境优化 AI 性能。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在即时实验室环境中动手实施。
课程自定义选项
- 要申请本课程的定制培训,请联系我们进行安排。
课程大纲
游戏中的 AI 简介
- AI 在游戏中的应用概述
- AI 代理的类型:NPC、战略 AI 等
- 游戏 AI 开发中的关键概念
决策系统
- 为简单的 AI 逻辑实施决策树
- 用于复杂行为的有限状态机
- 行为树和模组化 AI 设计
寻路和导航
- 了解寻路演算法
- 为游戏内导航实施 A* 演算法
- 优化大型地图的寻路
Reinforcement Learning 在 游戏
- 强化学习概念简介
- 使用 Q-learning 和深度 Q 网路训练 AI 代理
- 为自适应行为设计奖励结构
优化 AI 性能
- 即时 AI 性能优化技术
- 管理资源并确定 AI 任务的优先顺序
- AI 系统调试和故障排除
先进的 AI 技术
- 使用 AI 生成程式化内容
- 模拟类似玩家的行为
- 将 AI 与多人游戏整合
游戏 AI 的未来趋势
- 下一代游戏中的 AI 和机器学习
- 游戏 AI 中的道德注意事项
- 探索 AI 驱动的故事讲述和叙事设计
总结和后续步骤
要求
- 对程式设计概念的基本理解
- 熟悉游戏开发工具或框架
- AI 原理的基本知识
观众
- 游戏开发者
- AI 爱好者
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通过本培训,参与者将能够:
- 设计涉及多个代理的安全且可审计的工作流程。
- 在自主系统中实施数据隐私策略。
- 集成日志记录、治理和合规机制。
- 在生产环境中部署和监控基于CrewAI的安全系统。