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

  • 使用决策树实现简单的AI逻辑
  • 有限状态机用于复杂行为
  • 行为树和模块化AI设计

路径寻找与导航

  • 理解路径寻找算法
  • 实现A*算法用于游戏内导航
  • 优化大型地图的路径寻找

游戏中的强化学习

  • 强化学习概念简介
  • 使用Q学习和深度Q网络训练AI代理
  • 设计奖励结构以创建自适应行为

优化AI性能

  • 实时AI性能优化技术
  • 管理资源并优先处理AI任务
  • 调试和排查AI系统问题

高级AI技术

  • 使用AI生成程序化内容
  • 模拟玩家行为
  • 将AI与多人游戏集成

游戏AI的未来趋势

  • 下一代游戏中的AI和机器学习
  • 游戏AI中的伦理考虑
  • 探索AI驱动的叙事和故事设计

总结与下一步

要求

  • 基本了解编程概念
  • 熟悉游戏开发工具或框架
  • 具备AI基本原理的知识

受众

  • 游戏开发者
  • AI爱好者
 14 小时

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