|
Dersin Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Düzeyi
|
Lisans
|
|
Bölümü / Programı
|
Dijital Oyun Tasarımı
|
|
Öğrenim Türü
|
Örgün Öğretim
|
|
Dersin Türü
|
Seçmeli
|
|
Dersin Öğretim Şekli
|
Yüz Yüze
|
|
Dersin Amacı
|
Bu dersin amacı, dijital oyun yapımında yapay sinir ağlarının temel kavramlarını, algoritmalarını ve uygulama alanlarını öğrencilere tanıtmak; oyun mekanikleri, içerik üretimi ve oyuncu davranış analizlerinde yapay sinir ağlarının nasıl kullanıldığını örneklerle öğretmektir. Uygulamalı çalışmalarla öğrencilerin kendi oyun projelerine yapay zeka tabanlı çözümler entegre edebilme becerisi kazanmaları hedeflenmektedir.
|
|
Dersin İçeriği
|
Yapay sinir ağlarının yapısı, öğrenme algoritmaları ve ileri düzey mimariler; oyunlarda karakter kontrolü, adaptif zorluk seviyesi ayarı, prosedürel içerik üretimi, oyuncu davranışı analizi gibi alanlarda kullanım biçimleri. Python ve TensorFlow ile temel uygulamalar.
|
|
Dersin Yöntem ve Teknikleri
|
Anlatım, kod inceleme, uygulama, proje, sunum.
|
|
Ön Koşulları
|
Yok
|
|
Dersin Koordinatörü
|
Dr.Öğretim Üyesi Sena TAŞ
|
|
Dersi Verenler
|
Dr.Öğretim Üyesi Sena TAŞ
|
|
Dersin Yardımcıları
|
Arş.Gör. Barış Can ÇAMSARI
|
|
Dersin Staj Durumu
|
Yok
|
Ders Kaynakları
|
Kaynaklar
|
TensorFlow Resmi Belgeleri – www.tensorflow.org
OpenAI Gym – gym.openai.com
Unity ML-Agents – github.com/Unity-Technologies/ml-agents
DeepLizard YouTube Kanalı – Derin Öğrenme Serisi
Towards Data Science – towardsdatascience.com – Yapay zekâ ve oyun tasarımı makaleleri
|
|
Ders Notları
|
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
Graupe, D. (2013). Principles of Artificial Neural Networks. World Scientific.
|
Ders Yapısı
|
Fen Bilimleri
|
%50
|
|
|
Alan Bilgisi
|
%50
|
|
|