courses:aigames:start

Podstawy Sztucznej Inteligencji

Podstawy Sztucznej Inteligencji

Kurs: Podstawy Sztucznej Inteligencji (WFAIS.IF-G210.0)
Prowadzący:
- dr Katarzyna Grzesiak-Kopeć (wykład)
- dr inż. Krzysztof Kutt (laboratorium)

Laboratoria

Nr	Poniedziałki	Wtorki	Materiały
1.	04.10.2021	05.10.2021	Wprowadzenie do SI
2.	11.10.2021	12.10.2021	Środowisko i sterowanie
3.	18.10.2021	19.10.2021	Środowisko i sterowanie
4.	25.10.2021	26.10.2021	Szukanie ścieżek
5.	08.11.2021	09.11.2021	Szukanie ścieżek
6.	15.11.2021	16.11.2021	Drzewa zachowań
7.	22.11.2021	23.11.2021	Drzewa zachowań
8.	29.11.2021	30.11.2021	Śródsemestralne prezentacje projektów
9.	06.12.2021	07.12.2021	Modele regułowe
10.	13.12.2021	14.12.2021	Modele regułowe
11.	20.12.2021	21.12.2021	MiniMax
12.	03.01.2022	04.01.2022	MiniMax
13.	10.01.2022	11.01.2022 [offline]	Algorytmy genetyczne
14.	17.01.2022	18.01.2022	Algorytmy genetyczne
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:
- 6x9 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

Red Blob Games – różne algorytmy przedstawione w prosty sposób, bardzo przydatne źródło
Daniel Shiffman - 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: oryginalny, wersja p5.js
Mat Buckland - Programming Game AI by Example (2004)
- Kod C++
- 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!

CodinGame.com

Table of Contents

Podstawy Sztucznej Inteligencji

Laboratoria

Zasady zaliczenia

Dowiedz się więcej!

Wiedza

p5.js

Sprawdź się!