1 dagen
Officieel examen
Praktijkgerichte training met individuele begeleiding
AI+ Game Design Practitioner™ eLearning
Instructor-led OR Self-paced course + Official exam + Digital badge
- Individuele begeleiding door een trainer uit de praktijk
- Cursus, examen en begeleiding in één traject
- Studielast 1 dagen
Al 27+ jaar praktijkgerichte IT-opleidingen met individuele begeleiding
Schrijf je in
Erkend opleider en partner van
164
cursussen in ons aanbod
±200
gecertificeerde trainers
27+
jaar ervaring, sinds 1999
3
leslocaties in Nederland
Voor wie
Voor wie is deze training
Aspiring Game Developers – Ideal for those looking to integrate AI into game design and development.
AI Enthusiasts – Perfect for learners eager to explore how AI shapes gaming experiences and player interactions.
Game Designers – Suited for creatives aiming to use AI for storytelling, dynamic worlds, and adaptive gameplay.
Software Engineers – Great for professionals seeking to apply programming and AI techniques within the gaming industry.
Students & Researchers – Beneficial for those pursuing studies or research in AI, machine learning, or interactive entertainment.
Het programma
Dit leer je tijdens de training
Geen theorie om de theorie. Elke module eindigt met een opdracht die je direct in je eigen praktijk gebruikt.
Na deze training
Wat je na deze training kunt
- Industry-Relevant Curriculum Gain expertise in AI-driven game design, player behavior modeling, and adaptive gameplay mechanics.
- Hands-On Learning Work on real gaming projects integrating AI for character behavior, world generation, and personalization.
- Career Advancement Boost your profile for roles in game development, AI engineering, and interactive entertainment design.
- Cutting-Edge Tools Learn to use leading AI frameworks and gaming engines to develop immersive, intelligent experiences.
- Global Recognition Earn a certification that validates your AI and gaming skills with credibility across the tech and gaming industries.
Inhoud
Het programma
Opgebouwd van basis naar toepassing, met opdrachten uit je eigen praktijk.
Module 1: Introduction to AI in Games
- 1.1 What is AI?
- 1.2 Evolution of AI in the Gaming Industry
- 1.3 Types of AI in Games
- 1.4 Benefits, Challenges, and Innovations in Game AI
Module 2: Game Design Principles using AI
- 2.1 Understanding Game Mechanics and Player Experience
- 2.2 Role of AI in Gameplay and Narrative Design
- 2.3 Designing Game Environments for AI Interaction
- 2.4 AI-Driven Behavior vs Traditional Scripted Logic
- 2.5 Case Study: Dynamic AI and Narrative Adaptation in Middle earth: Shadow of Mordor
- 2.6 Hands-On Exercise: Designing Adaptive NPC Behavior and Environment Interaction
Module 3: Foundations of AI in Gaming
- 3.1 Core AI Concepts for Gaming
- 3.2 Search Algorithms and Pathfinding
- 3.3 AI Behavior Modeling and Procedural Content Generation (PCG)
- 3.4 Introduction to Machine Learning and Reinforcement Learning
- 3.5 Case Study: AI in Minecraft — Procedural Content Generation and Agent Navigation
- 3.6 Hands-On: Implementing A* Pathfinding and FSM for NPC Behavior
Module 4: Reinforcement Learning Fundamentals
- 4.1 Core Concepts: States, Actions, Rewards, Policies, Q-Learning:
- 4.2 Exploration versus Exploitation in Learning Systems:
- 4.3 Overview of Deep Q Networks (DQN) and Policy Gradient Methods
- 4.4 Case Study: Reinforcement Learning in DeepMind’s AlphaGo
- 4.5 Hands-On: Train a Reinforcement Learning Model on OpenAI Gym’s GridWorld
Module 5: Planning and Decision Making in Games
- 5.1 Minimax Algorithm and Alpha-Beta Pruning
- 5.2 Monte Carlo Tree Search (MCTS)
- 5.3 Applications in Board Games and Real-Time Strategy (RTS) Games
- 5.4 Case Study: Strategic AI in StarCraft II – Combining Planning Algorithms for Real-Time Strategy
- 5.5 Hands-on Implementation: Guides on implementing the Minimax algorithm for Tic-Tac-Toe
Module 6: AI Techniques in 2D/3D Virtual Gaming Environments Basic
- 6.1 Overview of 2D and 3D Game Environments
- 6.2 Environment Representation Techniques
- 6.3 Navigation and Pathfinding in 2D/3D Spaces
- 6.4 Interaction and Behavior Systems in Virtual Environments
- 6.5 Case Study: Navigation and Interaction AI in The Legend of Zelda: Breath of the Wild
- 6.6 Hands-On: Building Basic Navigation and Interaction in 2D and 3D Game Environments
Module 7: Adaptive Systems and Dynamic Difficulty
- 7.1 Adaptive Systems Overview
- 7.2 Dynamic Difficulty Adjustment (DDA) Principles
- 7.3 Adaptive Storytelling, Personalization, and Player Profiling
- 7.4 AI Techniques in Adaptive Systems
- 7.5 Implementation Strategies and Tools
- 7.6 Case Study: Dynamic Enemy Management and Replayability with Left 4 Dead’s AI Director
- 7.7 Hands-On: Developing an Adaptive Dynamic Difficulty System in Unity
Module 8: Future of AI in Gaming
- 8.1 Generalist AI Agents and Transfer Learning
- 8.2 AI-Powered Game Design and Testing Tools
- 8.3 Ethical Considerations and AI Transparency
- 8.4 Emerging Technologies: VR/AR AI and AI in Esports Coaching
Module 9: Capstone Project
Tools you will explore
- Unity ML-Agents
- TensorFlow
- PyTorch
- Python
- OpenAI Gym
- Blender
- NVIDIA DeepStream
- Reinforcement Learning Frameworks
- Natural Language Processing Libraries
- Computer Vision SDKs
- Game Data Analytics Tools
- Behavior Tree Editors
Praktisch
Goed om te weten
Studielast
1 dagen
Met individuele begeleiding van je trainer.
Leervorm
Instructor-led OR Self-paced course + Official exam + Digital badge
Examen en kenmerken
Online proctored exam included, with one free retake.
Exam format: 50 questions, 70% passing, 90 minutes, online proctored exam
Access to all materials and exams is provided for 365 days after delivery.
Voorkennis
Requires basic programming knowledge in Python, understanding of linear algebra and probability, familiarity with machine learning concepts, and experience with Unity or Unreal Engine. Also, a creative problem-solving mindset is essential.
Samenvatting
Alles op een rij
AI+ Game Design Practitioner™ eLearning
1 dagen
Officieel examen
- Betalen op factuur mogelijk
- Verschuiven of annuleren volgens onze voorwaarden
- Ook incompany voor je hele team via maatwerk
Zekerheid
Inschrijven zonder verrassingen
Heldere voorwaarden
Verschuiven of annuleren doe je volgens onze algemene voorwaarden. Geen kleine lettertjes achteraf.
Hulp bij je keuze
Twijfel je of dit de juiste training is voor jouw rol of team? Stel je vraag, we denken met je mee.
Veelgestelde vragen
Vragen over deze training
Heb ik technische voorkennis nodig?
Nee. Je hoeft niet te kunnen programmeren. Ervaring met Microsoft 365 in je dagelijkse werk is voldoende.
Is het certificaat erkend?
Bij trainingen met examen ontvang je na het behalen een officiële digitale badge van de certificeringspartij, zoals AI CERTs. OC ICT verzorgt als geautoriseerd trainingspartner de training en het examen.
Kan ik de training ook online volgen?
Ja. Naast de klassikale variant in Nieuwegein zijn er virtuele sessies (Virtual Classroom Training). Je zit dan live in de les met dezelfde trainer.
Wat als ik verhinderd ben op de gekozen datum?
Verschuiven naar een andere datum kan volgens onze algemene voorwaarden. Neem contact op met onze servicedesk, dan regelen we het samen.
Kunnen we deze training met het hele team volgen?
Ja. Voor teams verzorgen we deze training incompany, afgestemd op jullie organisatie en cases. Vraag een voorstel aan en we plannen een intake.
Cursussen die hierbij passen
Andere trainingen uit hetzelfde vakgebied, ook met individuele begeleiding.
-
Klassikaal
AI+ Agent Specialty™
€ 995,00 excl. BTW -
eLearning
AI+ Agent Specialty™ eLearning
€ 225,00 excl. BTW -
Klassikaal
AI+ Agile Project Management Fundamentals™
€ 995,00 excl. BTW -
eLearning
AI+ Agile Project Management Fundamentals™
€ 225,00 excl. BTW
Klaar om te starten?
Eén traject met cursus, examen en individuele begeleiding. Schrijf je in of stel eerst je vraag.