AI Agents in Gaming: From NPCs to Strategic AI 교육 과정
AI 에이전트는 NPC(비플레이어블 캐릭터)부터 전략적 의사 결정 시스템에 이르기까지 지능적이고 반응성 있는 행동을 제공함으로써 게임에 혁명을 일으켰습니다. 이 과정에서는 게임에서 AI 에이전트를 만드는 방법을 탐구하며 의사 결정 트리, 경로 찾기 알고리즘, 강화 학습 기술과 같은 필수 주제를 탐구합니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 에이전트를 게임 애플리케이션에 효과적으로 통합하려는 중급 수준의 게임 개발자와 AI 애호가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 현대 게임에서 AI 에이전트의 역할을 알아보세요.
- 의사결정 트리와 유한 상태 머신을 활용하여 의사 결정 시스템을 개발합니다.
- 게임 내 탐색을 위해 A*와 같은 경로 찾기 알고리즘을 구현합니다.
- 강화 학습 기술을 적용하여 적응형 AI 행동을 생성합니다.
- 실시간 게임 환경에 맞춰 AI 성능을 최적화하세요.
과정 형식
- 대화형 강의 및 토론.
- 연습과 실습이 많아요.
- 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.
Course Outline
게임에서의 AI 소개
- 게임에서의 AI 응용 프로그램 개요
- AI 에이전트 유형: NPC, 전략적 AI 등
- 게임 AI 개발의 핵심 개념
의사결정 시스템
- 간단한 AI 논리에 대한 의사결정 트리 구현
- 복잡한 동작을 위한 유한 상태 머신
- 행동 트리와 모듈형 AI 디자인
경로 찾기 및 탐색
- 경로 찾기 알고리즘 이해
- 게임 내 탐색을 위한 A* 알고리즘 구현
- 대규모 맵에 대한 경로 찾기 최적화
게임에서 Reinforcement Learning
- 강화 학습 개념 소개
- Q-러닝과 딥 Q-네트워크를 사용하여 AI 에이전트 교육
- 적응적 행동을 위한 보상 구조 설계
AI 성능 최적화
- 실시간 AI 성능 최적화를 위한 기술
- 리소스 관리 및 AI 작업 우선 순위 지정
- AI 시스템 디버깅 및 문제 해결
고급 AI 기술
- AI를 활용한 절차적 콘텐츠 생성
- 플레이어와 같은 행동 시뮬레이션
- 멀티플레이어 게임에 AI 통합
게임 AI의 미래 트렌드
- 차세대 게임의 AI와 머신러닝
- 게임 AI의 윤리적 고려 사항
- AI 기반 스토리텔링과 내러티브 디자인 탐색
요약 및 다음 단계
Requirements
- 프로그래밍 개념에 대한 기본 이해
- 게임 개발 도구 또는 프레임워크에 대한 지식
- AI 원리에 대한 기본 지식
청중
- 게임 개발자
- AI 애호가
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이 교육을 마치면 참석자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:
- Read AI을 주요 플랫폼의 회의에 설정하고 구성합니다.
- 자동으로 회의 요약을 생성하고 행동 사항을 식별합니다.
- Read AI이 제공하는 참여도 및 감성 분석을 해석합니다.
- 팀 협업을 위해 요약을 효과적으로 공유, 편집하고 정리합니다.
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이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:
- Read AI을 사용하여 완전한 원격 팀 회의 워크플로를 설계합니다.
- 회의 부담을 줄이기 위해 자동화된 후속 조치와 문서화를 수행합니다.
- 실시간 및 비실시간 협업을 위한 AI 요약을 활용합니다.
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