===== Podstawy Sztucznej Inteligencji =====

  * Kurs: Podstawy Sztucznej Inteligencji (WFAIS.IF-G210.0)
  * Prowadzący:
    * [[http://www.doit.fais.uj.edu.pl/katarzyna-grzesiak-kopec|dr Katarzyna Grzesiak-Kopeć]] (wykład)
    * [[https://krzysztof.kutt.pl/|dr inż. Krzysztof Kutt]] (laboratorium)

==== Laboratoria ====

^  Nr   ^  Poniedziałki  ^    Wtorki    ^ Materiały  ^
|   1.  |   04.10.2021   |  05.10.2021  | [[.:lab_intro|Wprowadzenie do SI]] | 
|   2.  |   11.10.2021   |  12.10.2021  | [[.:lab_steer|Środowisko i sterowanie]] |
|   3.  |   18.10.2021   |  19.10.2021  | ::: |
|   4.  |   25.10.2021   |  26.10.2021  | [[.:lab_path|Szukanie ścieżek]] |
|   5.  |   08.11.2021   |  09.11.2021  | ::: |
|   6.  |   15.11.2021   |  16.11.2021  | [[.:lab_trees|Drzewa zachowań]] |
|   7.  |   22.11.2021   |  23.11.2021  | ::: |
|   8.  |   29.11.2021   |  30.11.2021  | Śródsemestralne prezentacje projektów |
|   9.  |   06.12.2021   |  07.12.2021  | [[.:lab_rules|Modele regułowe]] |
|  10.  |   13.12.2021   |  14.12.2021  | ::: |
|  11.  |   20.12.2021   |  21.12.2021  | [[.:lab_minimax|MiniMax]] |
|  12.  |   03.01.2022   |  04.01.2022  | ::: |
|  13.  |   10.01.2022   |  11.01.2022 //[offline]//  | [[.:lab_genetic|Algorytmy genetyczne]] |
|  14.  |   17.01.2022   |  18.01.2022  | ::: |
|  15.  |   24.01.2022   |  25.01.2022  | Finalne prezentacje projektów |

==== Zasady zaliczenia ====

  * **100 EXP** stanowi 100% łącznej liczby punktów (MAX) z laboratorium. Składają się na to:
    * 6x**9 EXP** - zdobywane podczas laboratoriów (szczegóły przy każdym z laboratoriów)
      * Pracujemy samodzielnie albo w parach
      * Z każdego laboratorium należy zdobyć min. 1 EXP
      * Zadania prezentujemy w czasie laboratorium, albo dosyłamy na maila prowadzącego do 23:59 w dniu w którym odbyło się drugie spotkanie z danego tematu
      * W przypadku spóźnienia, punktacja za zadanie wynosi: **x*(0.5^n)**, gdzie **n** to liczba rozpoczętych tygodni spóźnienia, a **x** to uzyskana liczba EXP
    * **46 EXP** - projekt zaliczeniowy
      * Cel: **Implementacja AI w grze**
      * Grupy 2-4 osobowe (nie muszą być w obrębie jednej grupy laboratoryjnej)
      * Dowolne środowisko, dowolny gatunek
      * Własna gra (np. z poprzedniego semestru), bot do istniejącej gry, ... \\ Kilka inspiracji:
        * Gra sportowa (piłka nożna jest lepsza niż pong)
        * RPG (nacisk na ciekawych NPC?)
        * RTS (własna prosta gra vs. bot do StarCrafta?)
        * Strzelanka (bot do Quake’a?)
      * **Konieczne:**
        * Algorytm ustalania ogólnej strategii działania
        * Metoda wyboru aktualnej decyzji
        * Algorytmy poruszania się (w celu realizacji aktualnej decyzji)
      * **Oceniane:**
        * Śródsemestralna prezentacja:
          * **10 EXP** Przygotowany "szablon" algorytmu - może to być tylko zbiór mockupów (np. funkcja losująca zwracająca zawsze wartość 42), ale działający i pokazujący pomysł
        * Finalna prezentacja:
          * **12 EXP** Dobór algorytmów do zadania //(oceniane przez prowadzącego)//
          * **12 EXP** Implementacja //(oceniane przez prowadzącego)//
          * **12 EXP** Finalny efekt (złudzenie inteligencji dla gracza/obserwatora) //(oceniane przez grupę)//
  * Dozwolone są **dwie nieusprawiedliwione** nieobecności.
    * Każda kolejna nieobecność skutkuje odjęciem **10 EXP**.
  * __Skala ocen:__
    * >= 90 EXP -- bdb
    * >= 80 EXP -- db+
    * >= 70 EXP -- db
    * >= 60 EXP -- dst+
    * >= 50 EXP -- dst
    * < 50 EXP -- ndst

==== Dowiedz się więcej! ====

=== Wiedza ===

  * **[[https://www.redblobgames.com/|Red Blob Games]]** -- różne algorytmy przedstawione w prosty sposób, **bardzo przydatne źródło**
  * Daniel Shiffman - [[https://natureofcode.com/|The Nature of Code]] (2012)
    * O symulowaniu rzeczywistości (dla nas interesujące są m.in. fragmenty o symulacji naturalnego poruszania się)
    * Całość dostępna **online**: [[https://natureofcode.com/book/]]
    * Kod w Processing: [[https://github.com/nature-of-code/noc-examples-processing|oryginalny]], [[https://github.com/nature-of-code/noc-examples-p5.js|wersja p5.js]]
  * Mat Buckland - [[http://www.ai-junkie.com/books/toc_pgaibe.html|Programming Game AI by Example]] (2004)
    * [[https://www.jblearning.com/catalog/productdetails/9781556220784|Kod C++]]
    * [[https://www.sallyx.org/sally/en/game-ai/|Kod Java]]

=== p5.js ===

  * Processing - język programowania do "graficznych" zastosowań (również do nauki programowania)
    * WWW: [[https://processing.org/]]
  * p5.js - processing w JavaScript:
    * WWW: [[https://p5js.org/]]
    * Dokumentacja: [[https://p5js.org/reference/]]
    * Edytor online: [[https://editor.p5js.org/]]

=== Sprawdź się! ===

  * [[https://www.codingame.com/|CodinGame.com]]