AI+ Game Design Agent - eLearning (inklusive Prüfung)
275,00 EUR
- 16 hours
Betritt die Zukunft der Spieleentwicklung mit der AI+ Game Design Agent™ Zertifizierung. Ein spezialisiertes Programm, das dich dazu befähigt, künstliche Intelligenz mit kreativem Game Development zu verbinden. Lerne, wie du dynamische, reaktionsfähige Spiele entwickelst, die sich an das Verhalten der Spieler anpassen, und präsentiere deine Fähigkeiten mit echten KI-Gamedesign-Projekten.
Hauptfunktionen
Sprache
Kurs und Unterlagen auf Englisch
Stufe
Mittelstufe
Zugriff
1 Jahr Zugang zur Plattform rund um die Uhr
8 Stunden Videolektionen & Multimedia
Empfehlung: 16 Stunden Lernzeit
E-Books, Hörbücher, Podcasts
Quizze, Bewertungen und Kursmaterialien
Prüfung
Online beaufsichtigte Prüfung mit einem kostenlosen Wiederholungsversuch
Zertifikat
Zertifikat über den Abschluss inbegriffen
Intelligente, adaptive Spielerlebnisse erschaffen
Nutze AI + Game Design Agent™, um intelligente, adaptive und immersive Spielerlebnisse zu gestalten
Lernergebnisse
Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
KI-gestütztes Spieldesign
Integriere KI in Spielmechaniken, Storytelling und Spielerinteraktionen, um intelligentere und fesselndere Spiele zu schaffen.
Prozedurale Inhaltserstellung
Nutze KI-Tools, um dynamische Welten, Levels und In-Game-Assets zu erstellen.
Adaptives Gameplay & Spielermodellierung
Nutzen Sie KI und Daten, um Spielerlebnisse und -verhalten zu personalisieren.
Entwicklung intelligenter NPCs
Erstelle Nicht-Spieler-Charaktere, die mithilfe von Machine Learning und NLP lernen, sich anpassen und realistisch reagieren.
Praktische Spieleintegration
Implementiere KI-Frameworks in Engines wie Unity und Unreal, um innovative, intelligente Spieleprototypen zu entwickeln
Kurszeitplan
KI-Agenten verstehen
Lektion 1
- Erkunde, was KI-Agenten sind, wie ihre Architekturen und Umgebungen aussehen und wie ihre grundlegende Entscheidungsfindung funktioniert.
- Einführung in Multiagentensysteme.
- Fallstudie: Pac-Man-Geister-KI.
- Praxisnah: Erstelle einen einfachen reaktiven KI-Agenten in einer einfachen Pygame-Umgebung.
Einführung in KI-Spielagenten
Lektion 2
- Lerne die wichtigsten Komponenten und Verhaltensweisen von KI-Spielagenten und ihren Architekturen kennen.
- Fallstudie: Rennspiele wie Mario Kart und Forza Horizon.
- Praxisworkshop: Erstelle ein einfaches Box-Bewegungsspiel in PlayCanvas.
Bestärkendes Lernen im Spieldesign
Lektion 3
- Grundlagen des Reinforcement Learning, Q-Learning, SARSA und die Anwendung von RL auf Spielagenten.
- Fallstudie: AlphaZero meistert Schach, Shogi und Go durch Selbstspiel.
- Praxisworkshop: Trainiere einen einfachen RL-Agenten in der OpenAI-Gym-Umgebung.
KI für NPCs und Wegfindung
Lektion 4
- Verstehe NPCs als KI-Agenten und setze einfache KI-Techniken um.
- Lerne Pfadfindung, Hindernisvermeidung und Bewegungsoptimierung.
- Fallstudie & Praxisworkshop: Setze KI in realen Szenarien für NPC-Verhalten ein.
KI für strategische Entscheidungsfindung
Lektion 5
- Erkunde Entscheidungsbäume, Minimax, Monte-Carlo-Tree-Search (MCTS) und nutzenbasierte Entscheidungsfindung.
- Fallstudie: StarCraft-II-KI von DeepMind.
- Praxisübung: Implementiere einen einfachen MCTS-Agenten für Tic-Tac-Toe in Pygame.
KI-Spielagenten in 3D-virtuellen Umgebungen
Lektion 6
- Lerne 3D-Umgebungsrepräsentation, Navigationsnetz-Erstellung und komplexe Agentenverhalten.
- Fallstudie: The Last of Us.
- Praxisnah: Entwickle einen 3D-KI-Agenten mit Navigation und Interaktion in Unity unter Verwendung von NavMesh und C#.
Zukünftige Trends im KI-Spieldesign
Lektion 7
- Erkunde aktuelle und aufkommende KI-Trends, einschließlich der Rolle von Generalisten-KI im Gaming.
- Fallstudie: Branchenbeispiele und Innovationen.
Abschlussprojekt
Lektion 8
Wende alle Fähigkeiten in einem umfassenden Projekt an: Planung, Implementierung, Testen, Debuggen und praktische Ausführung.
Erkundete Werkzeuge
- Unity ML-Agents
- TensorFlow
- PyTorch
- Python
- OpenAI Gym
- Mixer
- NVIDIA Omniverse
- Godot Engine
- Hugging Face Transformers
- Frameworks für Reinforcement Learning
- Bibliotheken für natürliche Sprachverarbeitung
- Computer-Vision-SDKs
- Tools für Spiele-Analysen
- Behavior-Tree-Editoren
- Werkzeuge für prozedurale Generierung
- APIs für Spracherkennung und Emotionserkennung
- KI-Animationssysteme
- 3D-Simulationsplattformen
Für wen ist dieses Programm geeignet?
Angehende Spieledesigner:innen: Für alle, die KI in Storytelling, Spielmechaniken und Spielerlebnisse integrieren möchten.
KI-Enthusiasten: Perfekt für Lernende, die neugierig darauf sind, wie man KI einsetzt, um Kreativität und Interaktivität in Spielen zu steigern.
Spieleentwickler: Geeignet für Fachleute, die intelligente Systeme, adaptives Gameplay und smarte NPCs entwickeln
Digitale Künstler: Ideal für Kreative, die mit KI immersive Umgebungen und dynamische Spielelemente entwerfen möchten.
Tech-Unternehmer: Für Innovatoren, die KI nutzen möchten, um interaktive Gaming-Plattformen der nächsten Generation zu entwickeln.
Weitere Details
Voraussetzungen
- Grundlegende Programmierkenntnisse: Sicherer Umgang mit Programmierkonzepten und -sprachen.
- Grundlagen des Game Designs:Verständnis grundlegender Spielmechaniken und -strukturen.
- Mathematik & Algorithmen: Ausgeprägte Fähigkeiten in Logik, Problemlösung und algorithmischem Denken.
- Grundlagen der KI:Einführende Vertrautheit mit KI-Konzepten und -Modellen.
- Kreatives Denken:Fähigkeit, dynamische, interaktive und fesselnde Spielelemente zu imaginieren.
Prüfungsdetails
- Dauer: 90 Minuten
- Bestanden: 70 % (35/50)
- Format: 50 Multiple-Choice-/Multiple-Response-Fragen
- Liefermethode: Online über eine beaufsichtigte Prüfungsplattform (flexible Terminplanung)
- Sprache: Englisch
Lizenzierung und Akkreditierung
Dieser Kurs wird von AVC gemäß der Partnerprogramm-Vereinbarung angeboten und entspricht den Anforderungen der Lizenzvereinbarung.
Gleichstellungspolitik
AVC stellt keine Nachteilsausgleiche aufgrund einer Behinderung oder eines medizinischen Zustands von Studierenden bereit. Bewerberinnen und Bewerber werden ermutigt, sich für Beratung und Unterstützung während des gesamten Nachteilsausgleichsverfahrens an AVC zu wenden.
Häufig gestellte Fragen
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