Изучите продвинутый искусственный интеллект для игр с поведенческими деревьями
Год: 2022
Язык: Английский
Страница курса: Udemy - Learn Advanced AI for Games with Behaviour Trees
Файлы проекта: Да
Продолжительность: 7 часов 2 минуты
Описание:
Деревья поведения (BTS) - это архитектура искусственного интеллекта, которая предоставляет игровым персонажам возможность выбирать поведение и выполнять его с помощью древовидной архитектуры, определяющей простые, но мощные логические операции. Его можно использовать в самых разных игровых жанрах - от шутеров от первого лица до стратегий в реальном времени и разработки интеллектуальных персонажей, способных принимать разумные решения. Кодовая база обманчиво проста и в то же время логична, пригодна для повторного использования и чрезвычайно эффективна. Библиотека написана на C# и реализована в Unity 2020, однако будет легко переноситься на другие приложения.
В этом курсе Пенни раскрывает передовую технику искусственного интеллекта BTS, используемую для создания правдоподобных и интеллектуальных игровых персонажей в играх, используя свой всемирно известный стиль преподавания и знания, накопленные за почти 30 лет работы с играми и графикой, а также за то, что она написала две отмеченные наградами книги по игровому искусственному интеллекту. На протяжении всего курса вы будете проходить практические занятия, которые помогут вам на каждом этапе создания вашего собственного BT API. Вы создадите всю библиотеку BT с нуля, параллельно создавая сценарий моделирования художественной галереи, чтобы протестировать API по ходу работы.
Узнайте, как программировать и работать с:
- Библиотекой дерева поведения и API, которые можно использовать в широком спектре игровых проектов.
- Древовидные архитектуры, узлы, листья, последовательности и селекторы, которые определяют поведение отдельных неигровых персонажей (NPC).
- Навигационные сетки и агенты, которые предоставляют персонажам расширенные возможности планирования пути и навигации.
- Система Blackboard, которая действует как глобальный реестр состояний мира и позволяет персонажам взаимодействовать друг с другом.
На протяжении всего курса вы будете следить за тем, как библиотека BT и API создаются с нуля, чтобы вы могли лучше ознакомиться с кодовой базой. Наряду с этим будет создана простая симуляция художественной галереи, чтобы протестировать функциональность библиотеки по мере ее создания. Моделирование также будет опираться на систему NavMesh от Unity для навигации и планирования маршрута.
Курс начинается с обзора деревьев поведения и охватывает все основные элементы (включая деревья, узлы, листья, последовательности, селекторы и другие логические конструкции). Будет разработан код для навигации по Дереву поведения, который будет использоваться для управления неигровыми персонажами в художественной галерее, включая грабителя, полицейского, посетителей и работников. На протяжении всего курса студенты получат глубокие знания о том, как строятся деревья поведения и как их можно обойти, чтобы применять действия к игровым персонажам.
По окончании этого курса у студентов будет полноценная библиотека BT и API, которые они смогут использовать в своих собственных игровых проектах, чтобы обеспечить игровым персонажам сложное интеллектуальное поведение.
Содержание: 8 разделов • 47 лекций
Трейлер:
СКАЧАТЬ:
Год: 2022
Язык: Английский
Страница курса: Udemy - Learn Advanced AI for Games with Behaviour Trees
Файлы проекта: Да
Продолжительность: 7 часов 2 минуты
Описание:
Деревья поведения (BTS) - это архитектура искусственного интеллекта, которая предоставляет игровым персонажам возможность выбирать поведение и выполнять его с помощью древовидной архитектуры, определяющей простые, но мощные логические операции. Его можно использовать в самых разных игровых жанрах - от шутеров от первого лица до стратегий в реальном времени и разработки интеллектуальных персонажей, способных принимать разумные решения. Кодовая база обманчиво проста и в то же время логична, пригодна для повторного использования и чрезвычайно эффективна. Библиотека написана на C# и реализована в Unity 2020, однако будет легко переноситься на другие приложения.
В этом курсе Пенни раскрывает передовую технику искусственного интеллекта BTS, используемую для создания правдоподобных и интеллектуальных игровых персонажей в играх, используя свой всемирно известный стиль преподавания и знания, накопленные за почти 30 лет работы с играми и графикой, а также за то, что она написала две отмеченные наградами книги по игровому искусственному интеллекту. На протяжении всего курса вы будете проходить практические занятия, которые помогут вам на каждом этапе создания вашего собственного BT API. Вы создадите всю библиотеку BT с нуля, параллельно создавая сценарий моделирования художественной галереи, чтобы протестировать API по ходу работы.
Узнайте, как программировать и работать с:
- Библиотекой дерева поведения и API, которые можно использовать в широком спектре игровых проектов.
- Древовидные архитектуры, узлы, листья, последовательности и селекторы, которые определяют поведение отдельных неигровых персонажей (NPC).
- Навигационные сетки и агенты, которые предоставляют персонажам расширенные возможности планирования пути и навигации.
- Система Blackboard, которая действует как глобальный реестр состояний мира и позволяет персонажам взаимодействовать друг с другом.
На протяжении всего курса вы будете следить за тем, как библиотека BT и API создаются с нуля, чтобы вы могли лучше ознакомиться с кодовой базой. Наряду с этим будет создана простая симуляция художественной галереи, чтобы протестировать функциональность библиотеки по мере ее создания. Моделирование также будет опираться на систему NavMesh от Unity для навигации и планирования маршрута.
Курс начинается с обзора деревьев поведения и охватывает все основные элементы (включая деревья, узлы, листья, последовательности, селекторы и другие логические конструкции). Будет разработан код для навигации по Дереву поведения, который будет использоваться для управления неигровыми персонажами в художественной галерее, включая грабителя, полицейского, посетителей и работников. На протяжении всего курса студенты получат глубокие знания о том, как строятся деревья поведения и как их можно обойти, чтобы применять действия к игровым персонажам.
По окончании этого курса у студентов будет полноценная библиотека BT и API, которые они смогут использовать в своих собственных игровых проектах, чтобы обеспечить игровым персонажам сложное интеллектуальное поведение.
Содержание: 8 разделов • 47 лекций
Трейлер:
СКАЧАТЬ: