Artificial intelligence for video games
A.A. 2024/2025
Obiettivi formativi
Obiettivo di questo insegnamento è istruire gli studenti riguardo all'implementazione di tecniche di intelligenza artificiale in un video game.
A questo scopo, tecniche sia di base che avanzate verranno presentate e implementate facendo uso di un game engine.
A questo scopo, tecniche sia di base che avanzate verranno presentate e implementate facendo uso di un game engine.
Risultati apprendimento attesi
Lo studente dovrà essere in grado di illustrare in maniera efficace e critica gli algoritmi e le tecniche euristiche adottate per l'implementazione dell'intelligenza artificiale in un videogioco e contestualizzarle nell'ambito dei prodotti presenti oggi sul mercato. Inoltre, lo studente dovrà essere in grado di applicare le tecniche presentate durante l'insegnamento al fine di progettare e implementare la parte di intelligenza artificiale di un videogioco di media complessità.
Periodo: Primo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento può essere seguito come corso singolo.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Primo semestre
Programma
I principali argomenti trattati sono:
- Nozioni di base sui game engine
- Processi decisionali
- Sistemi di pianificazione
- Movimento e pathfinding
- Decizioni startegiche e tattiche
- Coordinazione di agenti
- Generazione procedurale di contenuti
- Algoritmi genetici
- Approcci implementativi
- Nozioni di base sui game engine
- Processi decisionali
- Sistemi di pianificazione
- Movimento e pathfinding
- Decizioni startegiche e tattiche
- Coordinazione di agenti
- Generazione procedurale di contenuti
- Algoritmi genetici
- Approcci implementativi
Prerequisiti
È richiesto avere nozioni di programmazione in un linguaggio orientato agli oggetti.
Metodi didattici
Lezioni frontali
Materiale di riferimento
Sito web: http://aiforvideogames.ariel.ctu.unimi.it/
Testo di riferimento: Ian Millington and John Funge, 2019, "Artificial Intelligence for Games", terza edizione, ISBN:978-1138483972
Ulteriore materiale integrativo sarà reso disponibile sul sito web dell'insegnamento
Testo di riferimento: Ian Millington and John Funge, 2019, "Artificial Intelligence for Games", terza edizione, ISBN:978-1138483972
Ulteriore materiale integrativo sarà reso disponibile sul sito web dell'insegnamento
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame si compone di due parti.
La prima parte è un prova orale sugli argomenti teorici dell'insegnamento e contribuisce a due terzi del voto finale.
La seconda parte è la discussione di un progetto, da svolgere individualmente, in cui lo studente deve implementare alcune tecniche di intelligenza artificiale apprese a lezione usando un game engine. Il progetto contribuisce a un terzo del voto finale.
Il voto finale, espresso in trentesimi, tiene conto del livello di conoscenza degli argomenti, della chiarezza espositiva e della proprieta' di linguaggio.
La prima parte è un prova orale sugli argomenti teorici dell'insegnamento e contribuisce a due terzi del voto finale.
La seconda parte è la discussione di un progetto, da svolgere individualmente, in cui lo studente deve implementare alcune tecniche di intelligenza artificiale apprese a lezione usando un game engine. Il progetto contribuisce a un terzo del voto finale.
Il voto finale, espresso in trentesimi, tiene conto del livello di conoscenza degli argomenti, della chiarezza espositiva e della proprieta' di linguaggio.
Siti didattici
Docente/i
Ricevimento:
Su appuntamento (contattare il docente tramite email)
Dip Informatica "Giovanni Degli Antoni", Via Celoria 18, stanza 3005
Ricevimento:
giovedì 14:00 - 16:00 previo appuntamento via mail
Ufficio 3003