문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
게임 속 AI 개요
- 게임 내 AI 활용 사례 소개
- AI 에이전트의 유형: NPC, 전략적 AI 등 다양한 종류
- 게임용 AI 개발에 필요한 핵심 개념들
의사결정 시스템 구축
- 단순한 AI 논리를 위해 의사결정 트리 구현하기
- 복잡한 행동 표현을 위한 유한 상태 기계 활용
- 행동 트리와 모듈식 AI 설계 원리
경로 탐색 및 이동 알고리즘
- 주요 경로 탐색 알고리즘의 이해
- 게임 내 이동을 위해 A* 알고리즘 실제 적용하기
- 대형 맵 환경에서 경로 탐색 효율 최적화 방안
게임에 적용되는 강화학습
- 강화학습의 기본 개념과 원리 소개
- Q-러닝 및 심층 Q-네트워크를 활용해 AI 에이전트 훈련시키기
- AI가 환경에 적응하게 하기 위한 보상 체계 설계법
AI 성능 최적화 전략
- 실시간 게임에서 AI 처리 속도를 높이는 기술들
- 자원 관리와 우선순위 기반의 AI 작업 배분 방법
- 문제 발생 시 AI 시스템 디버깅 및 해결 절차
고급 AI 활용법
- AI를 통한 게임 콘텐츠 자동 생성 기술
- 플레이어와 유사하게 행동하는 AI 구현 방법
- 멀티플레이어 환경에서의 AI 통합 전략
게임용 AI의 미래 방향
- 차세대 게임 개발과 AI 및 머신러닝 기술의 만남
- 게임용 AI와 관련된 윤리적 고려사항들
- AI 기반 스토리텔링 및 서사 설계 전망 탐색
요약 및 향후 진행 방향
요건
- 프로그래밍 개념에 대한 기초적인 이해
- 게임 개발 도구 및 프레임워크 사용 경험
- AI 관련 원리에 대한 기본 지식
수강 대상
- 게임 개발자
- AI 분야에 관심 있는 학습자들
14 시간
회원 평가 (1)
저는 이 강의가 우리가 업무에서 만들고자 하는 목적에 맞춰 설계된 점이 마음에 듭니다.
Alexius Burris - Weatherford
코스 - From 3ds Max to Unreal: Mastering Real-Time Visualization
기계 번역됨
