Entdecke die faszinierende Welt von Künstlicher Intelligenz in der Spieleentwicklung
- Modultyp: Wahlpflichtmodul
- Laufzeit: Sommersemester, Wintersemester
- Prüfungsart: Projektarbeit mit drei Zwischenpräsentationen und einen Abschlusspräsentation
- Anforderungen: 4. Semester
Modulbeschreibung
Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die faszinierende Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Spieleentwicklung. Die Studierenden werden die Einsatzmöglichkeiten von KI kennenlernen und in Bereiche wie Deep Learning, Reinforcement Learning, Generative Modelle, Prompt Engineering sowie Augmented und Virtual Reality eintauchen. Praktische Einheiten umfassen die Implementierung neuronaler Netze, Bild- und Textklassifikation, Training von KI-Agenten, Nutzung von generativen Modellen und den Einsatz verschiedener Frameworks und Tools. Das Projektthema umfasst die Entwicklung eines Spiels mit NPC-Training, die Nutzung von KI-Modellen für Dialoge und Bildgenerierung sowie die Entwicklung von Spielen für Augmented Reality.
Vorlesungseinheiten
- Einsatzmöglichkeiten von KI in der Spieleentwicklung
- Einführung in Deep Learning
- Einführung in Reinforcement Learning (RL)
- Einführung in Generative Modelle und Prompt Engineering
- Einführung in Augmented and Virtual Reality
Praktikumseinheiten
Implementierung einfacher Neuronaler Netze
- Klassifizierung von Ziffern auf Bildern (MNIST dataset)
- Foto-Klassifizierung (CIFAR-10 dataset)
Training eines RL-basierten Agenten
- Robot-Vacuum Cleaner Beispiel
- Lunar Lander Console Spiel
Einsatz generativer Modelle (Language Models, Text2Image Models)
- Prompt Engineering mit ChatGPT und Stable Diffusion
Einsatz von verschiedenen Frameworks / Tools
- Git und Gitlab, Docker, Kubernetes, Weights & Biases
Projektthemen
Entwicklung eines Spiels und Training von NPCs
- Gym(nasium) ist ein Framework für das Training von Agenten mittels Reinforcement Learning
- Existierende Environments können genutzt (z.B. Atari Games)
- Python; Keras (Tensorflow) / Pytorch; Gymnasium, Numpy
Entwicklung eines Text Adventures
- Nutzung von Sprachmodellen für Dialoge
- Nutzung von CV Modellen für Bilderzeugung
- Python; Transformers / OpenCV; OpenAI / Midjourney; FastAPI
Unity Machine Learning Agents
- ML Agents ist ein Framework für das Training von Agenten in Unity
- NPCs können trainiert werden und einzeln, gegeneinander oder gegen Menschen spielen
- C#, Python, Unity
Games, AI and Augmented Reality
- Entwicklung eines Spiels in Unity (Exit Game, Geocaching, Penalty Shootout)
- Deployment auf HoloLens2 oder Smartphone
- C#, Python, Java; Unity oder Android Studio; Mixed Reality ToolKit oder ARCore
