Studierende kennen Methoden, Konzepte und Algorithmen der Artificial Intelligence (AI). Sie kennen den Aufbau und Pipeline einer AI-Engine und verstehen die Modellierung und Implementierung dezentraler, heterogener Sys-teme von autonomen Agenten.
Lehrinhalte
– Kommunikation zwischen und Koordination von AI-Agenten
– taktische und strategische AI
– Kommunikation zwischen Welt und AI (Wahrnehmung der Welt)
– fortgeschrittene dynamische bzw. strategische Pfadfindung und Optimierung
– Simulation großer Gruppen (Crowd Simulation)
– genrespezifische AI (z.B. Rubber-Band-AI in Rennspielen, Minimaxing in Brettspielen)
– Lernmechanismen für AI (z.B. Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen)
Bild: Pascal, cc license