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Struttura del corso
Introduzione all'intelligenza artificiale nei giochi
- Panoramica delle applicazioni dell'intelligenza artificiale nei giochi
- Tipi di agenti IA: NPC, IA strategica e altro ancora
- Concetti chiave nello sviluppo dell'IA di gioco
Sistemi decisionali
- Implementazione di alberi decisionali per una semplice logica di intelligenza artificiale
- Macchine a stati finiti per comportamenti complessi
- Alberi comportamentali e progettazione modulare dell'intelligenza artificiale
Individuazione dei percorsi e navigazione
- Comprendere gli algoritmi di pathfinding
- Implementazione dell'algoritmo A* per la navigazione in-game
- Ottimizzazione del pathfinding per mappe di grandi dimensioni
Reinforcement Learning in Giochi
- Introduzione ai concetti di apprendimento per rinforzo
- Addestramento degli agenti di intelligenza artificiale utilizzando Q-learning e reti Q profonde
- Progettare strutture di ricompensa per comportamenti adattivi
Ottimizzazione delle prestazioni dell'intelligenza artificiale
- Tecniche per l'ottimizzazione delle prestazioni dell'IA in tempo reale
- Gestione delle risorse e assegnazione delle priorità alle attività di intelligenza artificiale
- Debug e risoluzione dei problemi dei sistemi di intelligenza artificiale
Tecniche avanzate di intelligenza artificiale
- Generazione di contenuti procedurali con l'intelligenza artificiale
- Simulazione di comportamenti simili a quelli dei giocatori
- Integrazione dell'intelligenza artificiale con il gioco multiplayer
Tendenze future nell'intelligenza artificiale dei giochi
- IA e machine learning nei giochi di nuova generazione
- Considerazioni etiche nell'IA dei giochi
- Esplorare lo storytelling e il design narrativo basati sull'intelligenza artificiale
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Conoscenza di base dei concetti di programmazione
- Familiarità con strumenti o framework di sviluppo di giochi
- Conoscenza di base dei principi dell'IA
Pubblico
- Sviluppatori di giochi
- Appassionati di intelligenza artificiale
14 ore