AI+ Game Design Agent Specialty™

Ár 39 900 Ft + Áfa
E-learning Azonnal kezdhető
Időtartam 8 óra tananyag, önálló tempóban
Nyelv angol
Terület AI Design & Creative

Így tanulhatod

E-learning Azonnal kezdhető · 39 900 Ft + Áfa Megrendelem
Nyílt képzés Ebben a formában nem érhető el
Zártkörű céges Bármelyik képzésünk a csapatodnak Ajánlatot kérek

Kinek szól
Mit tartalmaz az ár
Tematika
A vizsgáról

Válassz formát

E-learning

Ár

39 900 Ft + Áfa

Ez az önálló, online forma ára; oktatóval tartott formában a képzés külön ajánlat alapján érhető el.

Pótvizsga 20 300 Ft + Áfa

Hol tanulsz az AI CERTs saját online platformján A vásárlás nálunk történik, a tananyaghoz és a vizsgához viszont az AI CERTs felületén kapsz hozzáférést. A hozzáférést a megrendelés visszaigazolása után e-mailben küldjük. A hozzáférés beállításához a nevedet és az e-mail-címedet átadjuk az AI CERTs részére.

Nincs meghirdetett időpont, bármikor elkezdheted
12 hónap hozzáférés a tananyaghoz

Megrendelem az önálló formát

Önálló tempójú online kurzus, a teljes tananyaggal
A hivatalos AI CERTs® vizsga
Digitális badge a sikeres vizsga után

Céges csoportnak zárt képzést tartunk. Ajánlatot kérek →

Áttekintés

Miről szól a képzés

A kurzus, a tananyag és a vizsga angol nyelvű.

Átfogó készségfejlesztés: Elsajátítod az AI-vezérelt játéktervezést: procedurális generálást, adaptív történetmesélést és intelligens NPC-viselkedést építesz be, hogy magával ragadó, dinamikus játékélményeket hozz létre.
Szakmai elismerés: Nemzetközileg elismert tanúsítványt szerzel, amely igazolja a mesterséges intelligencia és a kreatív játékfejlesztés összekapcsolásában szerzett tudásodat.
Gyakorlatorientált tanulás: Valós projekteken gyakorolsz: AI-alapú pályatervezés, karakterviselkedés-modellezés és a játékosélmény optimalizálása fejleszti a gyakorlati játéktervezői készségeidet.
Karrierépítés: Lehetőségeket ismersz meg az AI-alapú játékfejlesztésben, az interaktív tervezésben és a szimulációs mérnöki munkában játékstúdióknál, technológiai cégeknél és szórakoztatóipari platformoknál.
Jövőálló szaktudás: A generatív AI, az autonóm rendszerek és az adaptív játékmenet-tervezés alapos ismeretével a játékipari innováció következő korszakában is naprakész maradsz.

Előfeltételek

Alapszintű programozási ismeretek, a játéktervezés alapjai és az alapvető matematikai fogalmak ismerete ajánlott. Azoknak a résztvevőknek ajánljuk, akiket érdekelnek az AI alapelvei, az algoritmikus gondolkodás és a kreatív problémamegoldás, és intelligens, dinamikus, interaktív játékélményeket terveznének.

Célcsoport

Kinek szól

Leendő játéktervezők: azoknak, akik AI-t építenének a történetmesélésbe, a játékmechanikákba és a játékosélménybe.

AI iránt érdeklődők: azoknak a résztvevőknek, akik felfedeznék, hogyan növelheti az AI a kreativitást és az interaktivitást a játékokban.

Játékfejlesztők: azoknak a szakembereknek, akik intelligens rendszereket, adaptív játékmenetet és okos NPC-ket építenének.

Digitális alkotók: azoknak a kreatívoknak, akik AI-val terveznének magával ragadó környezeteket és dinamikus játékelemeket.

Technológiai vállalkozók: azoknak az innovátoroknak, akik AI-val építenék az interaktív játékplatformok következő generációját.

Az árban

Mit tartalmaz az ár

Önálló tempójú online kurzus, a teljes tananyaggal
A hivatalos AI CERTs® vizsga
Digitális badge a sikeres vizsga után

Tananyag

Tematika

1. modul: Az AI-ügynökök megértése

1.1 Mik azok az AI-ügynökök?
1.2 Ügynökarchitektúrák és környezetek
1.3 A döntéshozatal és a viselkedés alapjai
1.4 Bevezetés a többügynökös rendszerekbe
1.5 Esettanulmány: a Pac-Man szellemeinek AI-ja
1.6 Gyakorlat: egyszerű környezetben navigáló, alapszintű reaktív AI-ügynök építése Pygame-mel

2. modul: Bevezetés az AI-játékügynökökbe

2.1 Mi az az AI-játékügynök?
2.2 Az AI-játékügynök fő összetevői
2.3 Ügynökarchitektúrák
2.4 Az AI-játékügynökök viselkedésformái
2.5 Esettanulmány: versenyjátékok (például Mario Kart, Forza Horizon)
2.6 Gyakorlat: egyszerű dobozmozgatós játék készítése PlayCanvasben

3. modul: Megerősítéses tanulás a játéktervezésben

3.1 A megerősítéses tanulás alapjai
3.2 Fő algoritmusok: Q-learning és SARSA
3.3 Az RL alkalmazása játékügynökökre
3.4 Kihívások és megoldások a játékalapú RL-ben
3.5 Esettanulmány: az AlphaZero a játékokban (a sakk, a sógi és a go elsajátítása önjátékkal és megerősítéses tanulással)
3.6 Gyakorlat: egyszerű RL-ügynök tanítása OpenAI Gym-környezetben

4. modul: AI az NPC-khez és az útvonalkereséshez

4.1 Az NPC-k mint AI-ügynökök
4.2 Egyszerű AI-technikák NPC-khez
4.3 Útvonalkereső algoritmusok
4.4 Akadálykerülés és mozgásoptimalizálás
4.5 Esettanulmány
4.6 Gyakorlat

5. modul: AI a stratégiai döntéshozatalhoz

5.1 Döntési fák és minimax a játék-AI-ban
5.2 Monte Carlo-fakeresés (MCTS) AI-ügynökökhöz
5.3 Hasznosságalapú döntéshozatal a játék-AI-ban
5.4 AI a valós idejű stratégiai (RTS) játékokban
5.5 Esettanulmány: a DeepMind AI-ja a StarCraft II-ben
5.6 Gyakorlat: egyszerű MCTS-ügynök megvalósítása amőbához Pygame-mel

6. modul: AI-játékügynök 3D virtuális környezetben

6.1 A 3D környezet leképezése és kihívásai az AI-ügynökök számára
6.2 Navigációs háló generálása AI-ügynökökhöz 3D térben
6.3 Az ügynökök összetett viselkedésformái 3D világokban
6.4 Esettanulmány: The Last of Us
6.5 Gyakorlat: navigációra és interakcióra képes 3D AI-ügynök fejlesztése Unityben, a NavMesh és a C# használatával

7. modul: Az AI-alapú játéktervezés jövőbeli irányai

7.1 Az AI jelenlegi és jövőbeli irányai
7.2 Az általános célú AI jövője a játékiparban
7.3 Esettanulmány

8. modul: Záróprojekt

8.1. Feladatleírás
8.2. Gyakorlati megvalósítás
8.3. Tesztelés és hibakeresés
8.4. Gyakorlat

Vizsga

A vizsgáról

50 Kérdés
90 perc Időkeret
70% Ponthatár

Online felügyelt vizsga

Kapcsolódó képzések

Ezek is érdekelhetnek

Összes képzés