Innledning

Etter fullført emne har studentene fått en innføring i kunstig intelligens for spill: Hvilke byggesteiner som utgjør AI i ulike typer spill, og hvilken teknikk som passer i en bestemt situasjon. Videre har studentene fått praktisk erfaring med å implementere kunstig intelligens.

Læringsutbytte

Kunnskaper 

Studenten...

  • skal kjenne til forskjeller og likheter mellom kunstig intelligens (AI) for spill og mer tradisjonelle bruksområder.
  • skal vite hva pathfinding er, samt kunne sammenlikne en rekke kjente pathfinding algoritmer.
  • skal kjenne til hierarkisk pathfinding.
  • skal kjenne til fuzzy logic, og hvordan dette kan brukes i AI sammenheng.
  • skal vite hva regelbaserte systemer er, og hvordan de virker.
  • skal kjenne til måter AI kan ta taktiske og strategiske avgjørelser på.
  • skal vite hvordan vi kan lage koordinert AI for grupper.
  • skal kjenne til teknikker for å la AI systemer lære, blant annet ved hjelp av nevrale nettverk.
  • skal kjenne til min-max tresøk med optimiseringer.

Ferdigheter 

Studenten...

  • skal kunne lage og bruke agentbasert AI.
  • skal kjenne til steering behaviors, og bruke de vanligste steering behaviors i praksis.
  • skal kunne lage og bruke tilstandsmaskiner, særlig i forbindelse med spill.
  • skal kunne implementere riktig AI for spill innen flere sjangere.
  • skal kunne programmere A* algoritmen med fler for pathfinding.
  • skal kunne scripte AI-oppførsel for spill.

Generell kompetanse 

Studenten...

  • skal forstå hvordan AI kan brukes til å gi unike spillopplevelser.
  • skal forstå hvilke AI-teknikker som er riktig å velge, gitt bestemte situasjoner.

Emnet inngår i

Bachelor i Informasjonsteknologi - Spillprogrammering

Læringsaktiviteter

Forelesninger, øvinger og egenstudier.

Anbefalt tidsbruk

Deltakelse i undervisning og veiledning - 24 timer

Selvstudium - 100 timer

Selvstendig øving / lab-arbeid / praktisk arbeid individuelt eller i grupper - 24 timer

Gjennomføring av og forberedelse til eksamen - 52 timer

Anbefalt tidsbruk totalt - 200 timer

Arbeidsverktøy

Visual Studio IDE.

Eksamen

Eksamensdel: Mappevurdering, individuell

Varighet: Semesteret

Gradering: Nasjonal karakterskala A - F (F er ikke bestått)

Vekting: 100 % av hel vurdering

Hjelpemidler: Alle hjelpemidler tillatt

Vurderingskriterier

Konferer læringsutbyttebeskrivelsen.

Læremidler

Oppdatert informasjon om pensumlitteratur og andre læremidler publiseres per program på vår elektroniske læringsplattform i forkant av semesterstart. Informasjon finnes også per program på våre hjemmesider.

I tillegg til litteratur og andre læremidler, inngår timeplanfestet undervisning og andre timeplanfestede læringsaktiviteter alltid i gjeldende pensum.