Зарезервирован [Udemy] Ultimate Game AI for Godot Beginners [ENG-RUS]

Наилучший игровой ИИ для новичков движка Godot
"Udemy" на русском


​

Автор: Adrian / Redefine Gamedev

Студия: Udemy

Год: 2022

Продолжительность: 4 часа 4 минуты

Язык: Английский

Описание:

К концу этого курса вы внедрите свою собственную систему искусственного интеллекта.

Узнайте о ключевых компонентах профессионального игрового ИИ: принятие решений, поиск пути а так же конкуренция и сотрудничество.

Принятие решений

Принятие решений в реальном времени — один из ключевых компонентов при создании надежного игрового ИИ. Есть много способов реализации этого, будь то конечные автоматы, деревья поведения, планирование.
Курс посвящен иерархическим конечным автоматам (HFSM), улучшенным по сравнению с оригинальными конечными автоматами. HFSM в настоящее время используются в современных играх, таких как Doom 2016. Они просты для понимания и эффективны.
Вы узнаете, как работает конечный автомат и как использовать иерархический конечный автомат для собственного игрового проекта.

Поиск пути

Как только было принято решение, агент ИИ должен перейти из точки А в точку Б. Здесь в игру вступает поиск пути. В наши дни компонент поиска пути интегрирован в сам игровой движок.
В практическом проекте мы будем использовать систему Godot - Navmesh.
Этот курс также сфокусирован на обучении основным понятиям работы поиска пути.

Конкуренция и сотрудничество

Последний кусочек этого паззла по созданию ИИ также будет рассмотрен в этом курсе!
Наличие агентов ИИ не только определяет, что находится вокруг них с помощью датчиков, но и обменивается данными между ними, что является обязательным в современных играх.

Узнайте, как придать вашим ИИ-агентам уникальные черты, чтобы игра стала еще более увлекательной.

Характер ИИ: Агрессивный
Встречайте агрессивный ИИ! Созданная для поиска и убийства с низким шансом отступления, это идеальная машина для убийства!
Его основными особенностями являются линейный снаряд, датчик дальности в сочетании с raycast и низкий шанс отступления.

Характер ИИ: Оборонительный
Сочетание атаки с защитой — еще один подход к бою. И вот как работает этот ИИ.
Его основными особенностями являются ракетные снаряды, датчики дальности, raycast и 50-50% шанс атаки/отступления.

Характер ИИ: Тактический
Этот ИИ никогда не атакует напрямую. Имея датчик дальнего действия и отсутствие raycast, после обнаружения врага также будет определена точка обзора.
Тактический ИИ уходит в укрытие, адаптируется к промахам и стреляет дальнобойным снарядом.

Из чего будет состоять проект по созданию игрового ИИ

Вы получите не только примеры, но и полный проект с системой искусственного интеллекта, готовой к использованию в игре — да, в вашей собственной игре!

Что вы получите:

• Соответствующие примеры для каждой части курса
• Полный модульный проект, который вы можете исследовать и повторно использовать в своей игре
• Иерархические конечные автоматы, использующиеся для реализации логики ИИ
• Документированные файлы исходного кода на C#
• 3 типа ИИ: агрессивный, оборонительный и тактический
• 3 типа снарядов: бронебойные, минометные снаряды и ракета
• 2 типа режима стрельбы: обычный и взрывной
• 2 режима патрулирования: путевые точки, случайное движение (взаимозаменяемые во время выполнения)
• Система связи ИИ - распространение информации между агентами
• Полная система движения и стрельбы игрока
• Игровые ассеты — здания, танки и пропсы
• Все хорошо структурированно и находится в аккуратной файловой структуре, префабы, модульные компоненты и многое другое

Спойлер: Оригинальное описание

By the end of this course you will implement your own AI System.


Find out the key components of a professional Game AI: Decision Making, Pathfinding and Compete & Collaborate.


Decision Making

Realtime decision making is one of the key components when creating a solid Game AI.

There are many ways to achieve this, be it either Finite State Machines, Behavior Trees, Planning.

The course focuses on Hierarchical Finite State Machines, an improvement over the original State Machines.

HFSM are currently used in modern games like Doom 2016. They are easy to understand and powerful.

---

Learn how a Finite State Machine works and how to use a Hierarchical State Machine for your own game project.


Pathfinding

Once a decision is made, the AI Agent needs to move from A to B. Here is where pathfinding comes into play.

In these days, the pathfinding component is integrated in the game engine itself.

In the hands-on project we will make use of Godot's Navmesh System.

This course also focuses on teaching the core concepts of how a pathfinder works.

---

Learn how a pathfinder works and how to create one from 0.

Find out how to use Godot's Navmesh in a Game AI project.

Discover how to create cover points and use them accordingly when picking a final destination.


Compete & Collaborate

The last piece of the puzzle of a great AI is also in this course!

Having the AI Agents not only detect what's around them by using sensors but also communicate between is a must in modern games.

---

Learn how to implement range, field of view, raycast, hit detection and communication.


Find out how to give unique personalities to your AI Agents for a superior game experience


AI Personality: Aggressive

Meet the Agressive AI! Made to seek & kill with a low chance of retreat, this is the perfect killing machine!

It's main features are a linear projectile, a range sensor combined with raycast and a low chance of retreat.

---

Learn how to put together an AI Agent that seeks to kill.


AI Personality: Defensive

Combining attacking with defense is another way to approach a fight. And this is how this AI operates.

Its main features are rocket projectiles, range/raycast sensors and a 50-50% attack/retreat chance.

---

Learn how to put together a balanced AI Agent that not only seeks the target but also the nearest good cover.


AI Personality: Tactical

This AI never attacks directly. By having a long range sensor and no raycast, once the enemy is detected a vantage point will be also determined.

The Tactical AI goes to cover, adjusts for missed hits and fires a long-range projectile.

---

Learn how to put together an AI Agent that uses long-range projectiles, adjusts for errors.


Full Game AI Project Included

You will get not only the examples, but also a full project that features an AI System ready to be used in a game - yes, yours included!

What you will be getting:

• Relevant examples for each implementation part
  
  
• Full modular project that you can explore and reuse for your game
  
  
• Hierarchical Finite State Machines are used to implement the AI logic
  
  
• Documented Source Code files in C#
  
  
• 3 Types of AIs: Aggressive, Defensive and Tactical
  
  
• 3 Projectile Types: Shell, Rocket and Mortar
  
  
• 2 Types of Firing mode: Normal and Burst
  
  
• 2 Patrol modes: Waypoints, Random Movement (interchangeable at runtime)
  
  
• AI Communication System - propagate information between agents
  
  
• Full Player Movement and Firing System
  
  
• Game Assets - Buildings, Tanks and props
  
  
• Everything properly organized in a tidy file structure, prefabs, modular components and more

Страница курса:

Пример перевода:

Курс зарезервировал cartmen, начнет переводить, когда запишутся минимум 40-45 человек

 

Добавлен пример перевода