Анализ данных в разработке игр

#Welcome-презентация: АД в ГеймДеве

Ресурсы

Учебные материалы

Неделя 1 — Вводная

  • Week#1 — Вводная, обзор задач курса
    • ScreenCast запись лекции в bbb.urfu.ru aka 16 сент. 2024
  • Workshop#1 — Установка необходимого программного обеспечения
    • Form #1 — форма сдачи работ

Неделя 2 — Экономика

  • Week#2 — экономические модели в играх
    • ScreenCast запись лекции в bbb.urfu.ru aka 30 сент. 2024
  • Workshop#2 — экономика
    • ScreenCast — запись «прохождения практики»
    • Source — исходники для практической работы
    • Form #2 — форма сдачи работ

Неделя 3 — Баланс

  • Week#3 — Роль баланса в играх
    • ScreenCast запись лекции в ktalk aka 16 окт. 2024
    • ScreenCast запись лекции в ktalk aka 28 окт. 2024
  • Workshop#3 — Идеальный баланс
    • Form #3 — Форма сдачи работ
    • Form #3* — Форма сдачи работ

Неделя 4 — Нейросети

Неделя 5 — ИИ в играх

  • Week#5 — Реализация агентов в играх
  • ScreenCast#5 — Запись лекции
  • Workshop #5 — Unity ML-Agent
    • Video — Разбор работы
    • Form #5 — Форма сдачи работ

Условия получения зачета по дисциплине

Для успешной задачи дисциплины необходимо принять во внимание следующие вводные:

  • 1 практическая работа (Workshop) дается на 2 недели. Т.о. интенсивность сдачи практических работ 1 в две недели, всего 5 работ
  • каждая работа оценивается в 100 баллов (60 баллов 1-е задание, 20 баллов 2-е, 20 баллов 3-е) с финальным коэффициентом 0.15 в общий зачет. За выполнение всех практических работ можно получить до 75 баллов.
  • также оценивается финальный проект (до 25 баллов в финальный зачет), подробности о нем даются позднее, по завершению всех лекций. Типовой итоговый проект обычно включает в себя «компиляцию» всех выполненных практических работ в единое творческое задание: проект на Unity, обвешанный автоматизаций для гейм-дизайнера: google sheets, python и Unity ML-Agent.