Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
052212 VU Gaming Technologies (2023W)
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 13.09.2023 09:00 bis Mi 20.09.2023 09:00
- Abmeldung bis Sa 14.10.2023 23:59
Details
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Donnerstag 05.10. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 12.10. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 19.10. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 09.11. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 16.11. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 23.11. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 30.11. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 07.12. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 14.12. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 11.01. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 18.01. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
- Donnerstag 25.01. 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 Spiele-Engine implementiert.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Wöchentliche Aufgaben und ein Semesterprojekt. Die Abgabe des Projektes ist auch gleichzeitig eine mündliche Prüfung.
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 Tasks ist 70%
--Gewichtung des Semesterprojektes ist 30%, muss persönlich abgegeben werden. Details bzgl. des Projektes werden mündlich abgeprüft.Benotung des Semesterprojektes (max 30%)
-5% Nutzung von AI
-5% Nutzung von Physiksimulation
-10% Umfang, Spieleidee
-10% Prüfung--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<=59% 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 Tasks ist 70%
--Gewichtung des Semesterprojektes ist 30%, muss persönlich abgegeben werden. Details bzgl. des Projektes werden mündlich abgeprüft.Benotung des Semesterprojektes (max 30%)
-5% Nutzung von AI
-5% Nutzung von Physiksimulation
-10% Umfang, Spieleidee
-10% Prüfung--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<=59% 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: Do 05.10.2023 12:47