KI-Techniken für Gaming und Unterhaltung verstehen
Unser strukturiertes Lernprogramm vermittelt praktische Fähigkeiten in maschinellem Lernen, prozeduraler Inhaltsgenerierung und KI-gesteuerten Spielmechaniken. Sie arbeiten mit echten Tools und lernen, wie Studios KI einsetzen, um spielbare Erfahrungen zu verbessern.
Programm anfragenProgrammstruktur und Module
Das Programm ist in spezifische Module unterteilt, die jeweils einen technischen Bereich abdecken. Sie beginnen mit Grundlagen und arbeiten sich zu komplexeren Implementierungen vor. Jedes Modul kombiniert Theorie mit anwendbaren Übungen, sodass Sie Konzepte direkt testen können.
Grundlagen neuronaler Netze
Verstehen Sie, wie neuronale Netze funktionieren und wie sie in Gaming-Kontexten trainiert werden.
- Feedforward-Architekturen
- Backpropagation erklärt
- Trainingsdaten vorbereiten
- Einfache NPC-Verhaltensmodelle
Reinforcement Learning für Spieler-KI
Lernen Sie, wie Agenten durch Versuch und Irrtum Strategien entwickeln können.
- Q-Learning-Grundlagen
- Reward-Funktionen gestalten
- Policy-Gradientenansätze
- Gegner trainieren
Prozedurale Generierung mit KI
Nutzen Sie Algorithmen, um Levels, Texturen und Inhalte automatisch zu erstellen.
- Markov-Ketten für Leveldesign
- GANs für Asset-Erstellung
- Constraint-basierte Systeme
- Variationskontrolle
Natural Language Processing in Spielen
Implementieren Sie Dialogsysteme und interaktive Charaktere mit Sprachverarbeitung.
- Tokenisierung und Embeddings
- Intent-Erkennung
- Kontextverwaltung
- Response-Generierung
Computer Vision für Spielmechaniken
Verwenden Sie Bildverarbeitung für Objekterkennung und visuelle Interaktionen.
- Convolutional Neural Networks
- Objektverfolgung in Echtzeit
- Pose-Estimation
- Stilübertragung
Optimierung und Deployment
Machen Sie KI-Modelle effizienter und integrieren Sie sie in Produktionsumgebungen.
- Modellkompression
- Inferenzgeschwindigkeit optimieren
- Edge-Deployment-Strategien
- Performance-Profiling
Praktiker mit Branchenerfahrung
Henrik Lundqvist
Henrik hat sechs Jahre bei einem Mid-Size-Studio an KI-Systemen für Echtzeit-Strategiespiele gearbeitet. Er konzentriert sich auf Agenten-Architekturen und Decision-Making-Algorithmen, die unter Performance-Beschränkungen funktionieren.
Anouk Vermeer
Anouk entwickelt seit acht Jahren Systeme für prozedurale Inhaltsgenerierung. Sie hat an Open-World-Projekten gearbeitet, bei denen KI-gestützte Terrain- und Asset-Generierung wichtige Komponenten waren.
Damian Kowalczyk
Damian arbeitet an der Schnittstelle zwischen Forschung und Produktionsumgebungen. Er hat ML-Modelle in mehrere kommerzielle Releases integriert und kennt die technischen Herausforderungen beim Deployment von KI in interaktiven Anwendungen.
Praktische Projekterfahrung
Jedes Modul endet mit einem anwendbaren Projekt, bei dem Sie das Gelernte implementieren.
Sie arbeiten mit Unity und Python-Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch. Die Projekte decken verschiedene Spielgenres ab und zeigen, wie KI-Techniken in unterschiedlichen Kontexten angewendet werden. Sie erhalten Code-Reviews und technisches Feedback zu Ihren Implementierungen.