Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Sie bekommen ein vereinfachtes Grid-World-Spiel (Ressourcen sammeln, Hindernisse umgehen, gemeinsame Ziele erreichen) mit Python-API. Implementieren Sie zwei KI-Begleiter-Varianten: (1) handgeschriebener Behavior-Tree, (2) MAPPO-trainierter Agent mit menschlichen Spieler-Replays als initialem Bootstrap. Führen Sie eine 8-Personen-Nutzerstudie durch: jede Person spielt 3 Runden mit jeder Variante, blind, in randomisierter Reihenfolge. Messen Sie Win-Rate, perceived helpfulness (5er-Likert) und open-ended Feedback. Liefern Sie ein 5-seitiges Designer-Memo mit klarer Empfehlung.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Liefert MAPPO-trainierte Multi-Agenten-KI in einem kooperativen Grid-World-Spiel ein besseres Spielerlebnis als ein gut gemachter Behavior-Tree?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Multi-Agenten-RL (MAPPO) in einem konkreten Game-Kontext anwenden
- Spielerlebnis jenseits von Win-Rate als Bewertungsproblem konzipieren
- Eine kleine Nutzerstudie sauber designen und auswerten
- Eine Design-Empfehlung aus quantitativen + qualitativen Daten ableiten
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenAngewandte:r KI-Wissenschaftler:in
Game-AI mit Multi-Agenten-RL und Nutzerstudie ist ein seltenes Profil, das in Game-Studios und in der Robotik-Sim-to-Real-Forschung gleichermaßen gesucht wird.
Dieses Projekt schärft
- multi-agent-rl
- mappo
- user-study
ML-Forscher:in
Wer MAPPO praktisch zum Konvergieren bringt und ehrlich gegen einen Behavior-Tree vergleicht, übt rigorose Methodik, die in Research-Tracks gefragt ist.
Dieses Projekt schärft
- multi-agent-rl
- evaluation
- pytorch
KI-Ingenieur:in
Die Engineering-Disziplin, RL-Modelle ins Spiel zu integrieren und Side-by-Side spielbar zu machen, übersetzt direkt auf jede Anwendung, in der Modelle in eine bestehende Codebasis eingebettet werden.
Dieses Projekt schärft
- game-ai
- pytorch
- evaluation
Noch eine Sache