KI-Algorithmen verstehen, Python-Skills erweitern und Spiele programmieren – alles in einem Buch. Anhand von 10 Klassikern wie Eliza, TicTacToe und PacMan führt Python-Dozent Jens Gaulke Sie in die faszinierende Welt der Künstlichen Intelligenz ein. Lernen Sie, wie Sie 2D-Spiele mit Pygame entwickeln und implementieren Sie die KI für clevere Gegner direkt dort. Mit Q-Learning, Alpha-Beta-Pruning und Co. entwickeln Sie dabei zukunftsfähige Skills, die weit über die Arcade-Spiele hinaus auch in der Business-Welt nützlich sind. Mit vielen Codebeispielen auch zum Herunterladen, Übungen und Vertiefungsideen ideal für alle, die einen Hands-on-Zugang lieben und sich in Sachen KI und Python weiterentwickeln möchten.
- 10 Klassiker neu gedacht, vom Chatbot Eliza bis zu Sudokus und Platformern
- KI-Algorithmen spielerisch lernen: Minimax, Q-Learning, Constraint-Satisfaction-Probleme, prozedurale Welten u. v. m.
- Smarte Spiele, sauberer Code: Entwurfsmuster, Best Practices, 2D-Python-GUIs mit Pygame
Gaming-Profi werden
1. KI-Algorithmen verstehen und implementieren
Lernen Sie die Grundlagen der KI anhand klassischer Algorithmen wie Minimax und Q-Learning kennen – und zwar direkt in der Praxis: Sie implementieren intelligente Gegner für TicTacToe, Reversi und Co. Und wenn Sie mögen, treten Sie gegen Ihre eigene KI an. Verlieren können Sie dabei ja eigentlich nicht.
2. Schritt für Schritt zum komplexen Spiel
Beginnen Sie mit dem historischen Eliza-Chatbot und steigern Sie sich über Brettspiele wie NIM bis hin zu grafisch anspruchsvolleren Spielen wie PacMan und Lode Runner. Mit jedem Projekt erweitern Sie Ihre Python-Skills und lernen neue KI-Techniken kennen.
3. PyGame und guter Code
Tauchen Sie in die Welt der 2D-Spieleentwicklung ein und meistern Sie das beliebte Framewok PyGame. Lernen Sie außerdem, GUI-Software solide aufzubauen und flexiblen Code zu schreiben, der auch bei späteren Änderungen noch Spaß macht.
Damit haben Sie alles beisammen für richtig gute Spiele!
Aus dem Inhalt
- Einen Chatbot mit GUI entwickeln
- Einführung in Pygame
- Q-Learning am Beispiel von TicTacToe
- Austauschbare KIs für Reversi
- Constraint Satisfaction für gute Sudokus
- KI-Gegner in Maze Madness und Maze-Man
- Level-Design für Maze- und Platformer-Spiele
- Wichtige Entwurfsmuster und Best Practices
- Zustandsautomaten für komplexe Gegner
- Dynamisch generierte Spielwelten
(Verlagstext)
Verfasser*innenangabe:
Jens Gaulke
Jahr:
2026
Verlag:
Bonn, Rheinwerk Computing
Aufsätze:
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Systematik:
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ISBN:
978-3-367-10963-0
2. ISBN:
3-367-10963-0
Beschreibung:
1. Auflage, 620 Seiten : Illustrationen
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Sprache:
Deutsch
Mediengruppe:
Buch