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Débute 5 June 2026 04:24

Se termine 5 June 2026

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Jeu automatisé de jeux vidéo de survie avec raisonnement en bon sens

Immergez-vous dans la fascinante intersection de l'intelligence artificielle et du jeu vidéo en explorant comment la programmation par ensembles répondants combinée au raisonnement de sens commun peut améliorer le jeu automatisé dans le jeu de survie populaire Don't Starve. Ce cours explore le développement d'un agent sophistiqué capable de.
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Aperçu

Immerse yourself in the fascinating intersection of artificial intelligence and gaming as we explore how answer set programming combined with commonsense reasoning can enhance automated gameplay in the popular survival game Don't Starve. This course delves into developing a sophisticated agent capable of outperforming novice players through astute environmental learning and strategic logical decision-making.

Perfect for enthusiasts of artificial intelligence and computer science, this YouTube providence offers insights into cutting-edge methodologies driving advancements in gaming AI.

Programme

  • Introduction au gameplay automatisé dans les jeux vidéo
  • Aperçu de l'IA dans les jeux
    Étude de cas : Don't Starve
  • Notions de base des jeux de survie
  • Mécaniques de jeu : collecte de ressources, artisanat et survie
    Stratégies courantes dans les jeux de survie
  • Introduction à la programmation par ensembles de réponses (ASP)
  • Qu'est-ce que l'ASP ?
    Concepts clés et syntaxe
  • Raisonnement par bon sens en IA
  • Compréhension des connaissances de bon sens
    Application du raisonnement par bon sens au gameplay
  • Modélisation des environnements de jeu avec ASP
  • Encodage du monde du jeu
    Représentation des ressources, actions et objectifs
  • Prise de décision dans le gameplay
  • Prise de décision logique dans des environnements dynamiques
    Création d'arbres de décision et de plans d'action
  • Création de l'agent IA
  • Intégration de l'ASP et du raisonnement par bon sens
    Conception d'algorithmes adaptatifs pour l'apprentissage environnemental
  • Tests et évaluation
  • Mesures de succès dans les jeux de survie
    Méthodes d'évaluation des performances de l'IA par rapport aux joueurs humains
  • Sujets avancés
  • Gestion de l'incertitude et de l'information incomplète
    Coordination et compétition multi-agents
  • Projet : Développement d'un agent automatisé pour Don't Starve
  • Définition des objectifs et jalons
    Mise en œuvre et itération de l'agent IA
    Analyse de performance et optimisation
  • Conclusion du cours
  • Résumé et futures directions dans la recherche sur l'IA en jeu
    Considérations éthiques et IA responsable dans les jeux

Matières

Computer Science