Subject

Artificial intelligence for games

Course Title

Artificial intelligence for games
AI for Games

Code

F23L3S153

Study Programme

—

Organizer of the study programme (unit, institute, department or division)

Faculty of Computer Science and Engineering

Degree level (first, second, third cycle)

First Cycle

Academic year / semester

6 / Summer

Number of ECTS credits

Teacher

Андреа Кулаков, Петре Ламески

Prerequisites for enrolling in the course

Алгоритми и податочни структури или Примена на алгоритми и податочни структури или Вештачка интелигенција

10.

Objectives of the course programme (competences)

Студентите ќе ги разберат тековните проблеми и техники во академската и индустриската Вештачка интелигенција (ВИ) за игри, во исто време стекнувајќи практично искуство во работењето со разни готови алатки за техниките на ВИ применувани во индустријата за игри денес. Ќе бидат оспособени за подобро да ја разберат врската помеѓу ВИ за игрите и естетиката, наративот и играчкото искуство, на тој начин обезбедувајќи зголемена вклученост и задоволство на играчите.

11.

Course content

Lectures:
1. Преглед на Вештачката интелигенција (ВИ) за игри.
2. Претставување на знаење кај разни видови на игри.
3. Движење и планирање кај игрите.
4. Донесување на одлуки во контекст на игри.
5. ВИ кај аркадните игри.
6. ВИ кај стратешките игри во реално време.
7. ВИ кај тимски игри.
8. ВИ кај игри со улоги.
9. Учење кај игрите.
10. Процедурално создавање на содржина.
11. Наративот на игрите и ВИ.
12. Најновите истражувања и иднината на ВИ за игри.

Practical Classes:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.

12.

Learning methods

Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача, учење во електронско опкружување (форуми, консултации).

13.

Total available time

6 ECTS x 30 hours = 180 hours

14.

Distribution of available time

30 + 45 + 15 + 15 + 75 = 180 hours

15.

Forms of teaching activities

15.1.	Lectures - theoretical instruction	30 hours
15.2.	Exercises (laboratory, auditory), seminars, teamwork	45 hours

16.

Other forms of activities

16.1.	Project assignments	15 hours
16.2.	Independent assignments	15 hours
16.3.	Home study	75 hours

17.

Assessment method

17.1.	Tests	10 points
17.2.	Seminar paper / project (presentation: written and oral)	15 points
17.3.	Activities and learning	10 points
17.4.	Final exam	50 points

18.

Grading criteria (points / grade)

up to 50 points	5 (five) (F)
from 51 to 60 points	6 (six) (E)
from 61 to 70 points	7 (seven) (D)
from 71 to 80 points	8 (eight) (C)
from 81 to 90 points	9 (nine) (B)
from 91 to 100 points	10 (ten) (A)

19.

Requirement for obtaining a signature and taking the final exam

Regular attendance in class, timely submission of homework, and presentation of the project assignment.

20.

Language of instruction

Macedonian and English

21.

Method for monitoring the quality of teaching

internal evaluation and survey mechanism

22.

Literature

22.1.	Required literature 1. Ian Millington \| AI for Games \| CRC Press \| 2019 2. Georgios N. Yannakakis, Julian Togelius \| Artificial Intelligence and Games \| Springer \| 2018 3. Ray Barrera, Aung Sithu Kyaw, Thet Naing Swe \| Unity 2017 Game AI Programming \| Packt Publishing \| 2018 4. Jorge Palacios \| Unity 2018 Artificial Intelligence Cookbook \| Packt Publishing \| 2018 5.
22.2.	Additional literature No. Author Title Publisher Year