052212 VU Gaming Technologies (2022W)
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 Mi 14.09.2022 09:00 bis Mi 21.09.2022 09:00
- Abmeldung bis Fr 14.10.2022 23:59
Details
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Donnerstag 06.10. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 13.10. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 20.10. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 27.10. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 03.11. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 10.11. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 17.11. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 24.11. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 01.12. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 15.12. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 12.01. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 19.01. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 26.01. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
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: Mo 26.09.2022 17:48