Lehrveranstaltung:NQ 2014:Künstliche Intelligenz in Computerspielen

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Studiengang	Nachqualifikation IMS (NQ 2014)
Modul	IMS
Name	Künstliche Intelligenz in Computerspielen
Name (englisch)	Artificial Intelligence for Computer Games
Kürzel	nq.KIGAME
Wird gehalten:	derzeit nicht
Semester	IMS 1, IMS 2
Lehrformen	Seminaristischer Unterricht
Credits	5
SWS	4 (Lehre: 4, Teaching Points: 4)
Workload	Präsenzstudium: 60 h (durchschnittlich 4 h pro Woche) Eigenstudium: 90 h (durchschnittlich 6 h pro Woche)
Notengebung	Kommanote (1,0; 1,3; 1,7; 2,0, 2,3; 2,7; 3,0; 3,3; 3,7; 4,0; 5,0)
Gewichtung (Modulnote):	16,67 %
Verantwortliche(r)	Thomas Rist
Lehrende(r)	Thomas Rist
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Lernziele

Die Studierenden kennen die grundlegende KI-Techniken, die in der Spieleprogrammierung zum Einsatz kommen. Sie sind in der Lage für ein Spielekonzept relevante Ansatzpunkte für den Einsatz von KI-Methoden zu identifizieren und den potentiellen Nutzen zu beurteilen. Sie sind in der Lage funktionale Prototypen zu erstellen, um den Einsatz einer ausgewählten KI-Technik im Kontext eines Computerspiels zu demonstrieren und zu evaluieren.

Inhalte

Die Studierenden recherchieren und machen sich mit KI-Methoden vertraut , die in Computerspielen zum Einsatz kommen bzw. in einer selbst gewählten Anwendung (z.B. ein im Masterprojekt entstehendes Spielkonzept) einsetzbar wären, u.a.:

• Suchalgorithmen A*, Min-Max, Alpha-Beta Search
• Wegfindung und strategisches Navigieren
• Techniken zur Modellierung und Steuerung intelligenter Charaktere
• Finite-State-Machines, Behaviour Trees, Rule-Engines, Planung
• probabilistische Modelle zur Entscheidungsfindung
• maschinelle Lernverfahren
• Emergentes Verhalten von autonomen Agenten und Schwärmen

Prüfungen

Nummer	Prüfer	Zweitprüfer	Prüfung	Prüfungsart	Prüfungsdetails	Hilfsmittel
1996049	Thomas Rist		derzeit nicht	Präsentation, Studienarbeit	siehe Dokument