AI+ Game Design Practitioner™

Spielentwicklung verändert sich grundlegend: KI-Tools übernehmen komplexe Aufgaben, beschleunigen kreative Prozesse und schaffen Grundlagen für überraschende interaktive Erlebnisse. Dieser Kurs vermittelt, wie sich intelligente Systeme gezielt einsetzen lassen.

Zentrale Themen

Entwicklung und Einsatz adaptiver Mechaniken durch KI
Generative Verfahren zur Erstellung von Game-Content
Aufbau effizienter Workflows für Konzept, Prototyp und Qualitätssicherung
Nutzung datenbasierter Methoden für ausgewogenes Spielbalancing
Überblick zu aktuellen KI-Trends rund um automatisierte Assets

Voraussetzung
Wer digitale Medien kennt oder erste Berührungspunkte mit spielbezogenen Konzepten hatte, kann direkt einsteigen – Vorkenntnisse sind aber keine Voraussetzung.

Zielgruppe
Von Spieleentwurfsbegeisterten über Medienproduzent:innen bis hin zu technisch Neugierigen: Alle, die KI gezielt in interaktive Projekte integrieren möchten, finden hier praxisnahe Ansätze.

KI und Gaming zusammengedacht – für alle, die ihre kreativen Projekte mit smarten Methoden auf das nächste Level bringen möchten.

Kursinhalte

KI in der Gaming-Branche: Ein Einstieg

Begriffserklärung: Was verstehen wir unter Künstlicher Intelligenz?
Historische Entwicklung der KI in der Gaming-Industrie
Verschiedene KI-Typen und ihr Einsatz in Spielen
Chancen, Grenzen und aktuelle Innovationen in der Spiel-KI

KI-gestütztes Spieldesign: Grundprinzipien

Spielmechaniken und ihr Einfluss auf das Spielerlebnis
Rolle von KI in Gameplay und narrativem Design
Gestaltung von Spielumgebungen für KI-Interaktion
KI-gesteuerte Systeme im Vergleich zu traditioneller Skriptlogik
Fallstudie: Dynamische KI und narrative Anpassung in „Mittelerde: Mordors Schatten“
Praktische Übung: Entwurf adaptiven NPC-Verhaltens und Interaktion mit der Umgebung

KI-Methoden und Konzepte im Spielekontext

Grundlegende KI-Konzepte für den Einsatz in Spielen
Suchalgorithmen und Wegfindungsverfahren im Überblick
Verhaltensmodellierung und prozedurale Inhaltsgenerierung (PCG)
Einführung in maschinelles Lernen und Reinforcement Learning
Fallstudie: KI in Minecraft – prozedurale Inhaltsgenerierung und Agentennavigation
Praktische Übung: Implementierung von A*-Wegfindung und FSM für NPC-Verhalten

Reinforcement Learning in der Spieleentwicklung

Kernkonzepte: Zustände, Aktionen, Belohnungen, Strategien und Q-Learning
Exploration und Exploitation in Lernsystemen
Überblick über Deep Q Networks (DQN) und Policy Gradient Methods
Fallstudie: Verstärkendes Lernen in DeepMinds AlphaGo
Praktische Übung: Training eines RL-Modells auf OpenAI Gyms GridWorld

Strategische Planung und Entscheidungslogik in Spielen

Minimax-Algorithmus und Alpha-Beta-Pruning im Überblick
Monte-Carlo-Baumsuche (MCTS) für spielbasierte Entscheidungen
Anwendungsbeispiele aus Brettspielen und Echtzeit-Strategiespielen (RTS)
Fallstudie: Strategische KI in StarCraft II
Praktische Umsetzung: Implementierung des Minimax-Algorithmus für Tic-Tac-Toe

Navigation und Interaktion in 2D/3D-Spielumgebungen

Grundlegende Unterschiede zwischen 2D- und 3D-Spielumgebungen
Techniken zur Darstellung und Modellierung von Spielwelten
Navigation und Wegfindung in zwei- und dreidimensionalen Räumen
Interaktions- und Verhaltenssysteme in virtuellen Umgebungen
Fallstudie: Navigation und Interaktions-KI in „The Legend of Zelda: Breath of the Wild“
Praktische Übung: Grundlegende Navigation und Interaktion in 2D- und 3D-Umgebungen aufbauen

Adaptive KI-Systeme und Schwierigkeitsanpassung

Konzepte und Aufbau adaptiver Systeme in Spielen
Grundsätze der dynamischen Schwierigkeitsanpassung (DDA)
Adaptives Storytelling, Personalisierung und Spielerprofilierung
KI-Methoden in adaptiven Systemarchitekturen
Implementierungsstrategien und geeignete Tools
Fallstudie: Dynamisches Gegnermanagement und Wiederholbarkeit mit dem KI-Director von Left 4 Dead
Praktische Übung: Entwicklung eines adaptiven Systems für dynamischen Schwierigkeitsgrad in Unity

KI-Zukunftsthemen im Gaming

Generalistische KI-Agenten und Transferlernen als nächste Evolutionsstufe
KI-gestützte Tools für Spieledesign und Qualitätssicherung
Ethische Überlegungen und Transparenzanforderungen im KI-Einsatz
Neue Technologien: VR/AR-KI und KI im E-Sport-Coaching

Abschlussprojekt

Eigenständige Umsetzung eines KI-Projekts im Spielekontext

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