Universität Wien FIND

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Regelungen zum Lehrbetrieb vor Ort inkl. Eintrittstests finden Sie unter https://studieren.univie.ac.at/info.

Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

052212 VU Gaming Technologies (2020W)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

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)

Prüfungsstoff

Game physics: rigid body physics, collision detection and response
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

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Module: GD2 GAT

Letzte Änderung: Mo 05.10.2020 10:08