052212 VU Gaming Technologies (2020W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 14.09.2020 09:00 bis Mo 21.09.2020 09:00
- Abmeldung bis Mi 14.10.2020 23:59
Details
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Donnerstag 01.10. 15:00 - 16:30 Digital
- Donnerstag 08.10. 15:00 - 16:30 Digital
- Donnerstag 15.10. 15:00 - 16:30 Digital
- Donnerstag 22.10. 15:00 - 16:30 Digital
- Donnerstag 29.10. 15:00 - 16:30 Digital
- Donnerstag 05.11. 15:00 - 16:30 Digital
- Donnerstag 12.11. 15:00 - 16:30 Digital
- Donnerstag 19.11. 15:00 - 16:30 Digital
- Donnerstag 26.11. 15:00 - 16:30 Digital
- Donnerstag 03.12. 15:00 - 16:30 Digital
- Donnerstag 10.12. 15:00 - 16:30 Digital
- Donnerstag 17.12. 15:00 - 16:30 Digital
- Donnerstag 07.01. 15:00 - 16:30 Digital
- Donnerstag 14.01. 15:00 - 16:30 Digital
- Donnerstag 21.01. 15:00 - 16:30 Digital
- Donnerstag 28.01. 15:00 - 16:30 Digital
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Grundlagen von Echtzeitphysik-Engines und AI-Engines für Computer Spiele. Kleine Beispiele und ein eigenes Spiel werden mittels einer Spieleengine implementiert.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Wöchentliche Aufgaben und ein Semesterprojekt
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Grundkenntnisse im Programmieren. Endnote wird wie folgt berechnet:
--Jede Abgabe eines wöchentlichen Tasks wird benotet
--Das Semesterprojekt wird benotet.
--Note ist eine gewichtete Summe S aus wöchentlichen Abgaben und Semesterprojekt
--Gewichtung der wöchentlichen Tasts ist 70%
--Gewichtung des Semsterprojektes ist 30%, muss persönlich abgegeben werden
--Note ist nur dann positiv, wenn das Semesterprojekt als Spiel funktioniert!
--Notenschlüssel gegeben durch die gewichtete Notensumme S
S>90% : Sehr Gut (1)
S>80% : Gut (2)
S>70% : Befriedigend (3)
S>59% : Genügend (4)
S<60% Nicht Genügend (5)
--Jede Abgabe eines wöchentlichen Tasks wird benotet
--Das Semesterprojekt wird benotet.
--Note ist eine gewichtete Summe S aus wöchentlichen Abgaben und Semesterprojekt
--Gewichtung der wöchentlichen Tasts ist 70%
--Gewichtung des Semsterprojektes ist 30%, muss persönlich abgegeben werden
--Note ist nur dann positiv, wenn das Semesterprojekt als Spiel funktioniert!
--Notenschlüssel gegeben durch die gewichtete Notensumme S
S>90% : Sehr Gut (1)
S>80% : Gut (2)
S>70% : Befriedigend (3)
S>59% : Genügend (4)
S<60% Nicht Genügend (5)
Prüfungsstoff
Game physics: rigid body physics, collision detection and response
Game AI: movement, path finding, decision making
Game AI: movement, path finding, decision making
Literatur
David H. Eberly, Game Physics, CRC Press; 2 edition (April 5, 2010)
Christer Ericson, Real-Time Collision Detection, CRC Press (December 22, 2004)
Ian Millington, AI for Games (3rd Edition), CRC Press, 2019
Christer Ericson, Real-Time Collision Detection, CRC Press (December 22, 2004)
Ian Millington, AI for Games (3rd Edition), CRC Press, 2019
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Module: GD2 GAT
Letzte Änderung: Fr 12.05.2023 00:13