要想开发一款优 秀的游戏，人工智能必不可少。本书精选了Unity3D游戏开发中最关键、最实用的几项人工智能关键技术，以实例的方式由浅入深地讲解了深奥而强大的人工智能技术、设计原则以及编程实现方法，并且对书中的每一个案例都进行了详细注释，所有实例均运行测试通过。掌握了书中的技术，可以使游戏角色具有良好的智能，大大增强游戏的可玩性！ 本书共分7章：第1章中给出了游戏人工智能的运动层、决策层、战略层的架构模型，将游戏角色模拟人的感知、决策和移动等问题进行分层处理与实现；第2章讲解了多种操控角色自主移动的算法，让角色在游戏中的运动看起来更真实自然、运算速度更快；第3章采用图示的方式详细讲解了游戏寻路中最著名的A*寻路技术，并进一步介绍了复杂地形、以及存在敌方火力威胁下的战术寻路技术；第4章讲解了游戏角色感知游戏世界的实现方法。例如，发现敌人的位置、追寻爆炸声...(展开全部)

《游戏人工智能编程案例精粹》适合对游戏AI开发感兴趣的爱好者和游戏AI开发人员阅读和参考。

《游戏人工智能编程案例精粹(修订版)》由Mat Buckland著，罗岱等人译，是游戏人工智能方面的经典之作，畅销多年。它展示了如何在游戏中利用专业人工智能技术，并针对实际困难问题，给出了强有力的解决方法。 《游戏人工智能编程案例精粹(修订版)》主要讲述如何使游戏中的角色具有智能的技术。本书首先介绍游戏角色的基本属性(包括速度、质量等物理属性)及常用数学方法。接着，深入探讨游戏智能体状态机的实现。通过简单足球游戏实例，本书给出用状态机实现游戏ai的例子。在图论部分，本书详细介绍图在游戏中的用途及各种不同的图搜索算法，并用一章的篇幅讨论了游戏中路径规划是如何完成的。此外，本书还对目标驱动的智能体的实现、触发器与模糊逻辑在游戏中的运用进行了讨论。为使智能体行为更加丰富、灵活、易于实现，本书还介绍了游戏脚本语言的优点，并以lua脚本语言为例进行了说...(展开全部)

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《游戏人工智能编程案例精粹》适合对游戏AI开发感兴趣的爱好者和游戏AI开发人员阅读和参考。

青少年人工智能编程水平测试涵盖从数学逻辑到计算思维、从拖曳程序模块到程序编写、从数学建模到算法设计等多学科知识，能够对学生的多学科知识综合运用能力做出评价；能够通过设计的具体解决方案，对学生的计算思维、创造性思维等能力做出评价；在具体的解决方案中，能够通过设计算法模型和实现算法，对学生掌握和运用编程的能力做出评价。 本书结合生活中的实例，系统地介绍了不同进制之间的转换、函数参数的作用域、枚举算法、二分查找算法、选择排序算法、欧几里得算法等内容。通过分析和解决问题，培养青少年的逻辑思维能力。由知识内容的学习到具体案例的探究，由简单到复杂、由直观到抽象，帮助学生从编程意识、编程思维、编程学习与创新3个层面进行学习，掌握 C++ 编程语言。 本书内容丰富、层次清晰、图文并茂，既可作为青少年人工智能编程水平测试 5 级（C++）的辅导用书，也可作为校内、校外编程与人工智能相关课程的教材或参考书（适合两学期教学）。

青少年人工智能编程水平测试涵盖从数学逻辑到计算思维、从拖曳程序模块到程序编写、从数学建模到算法设计等多学科知识，能够对学生的多学科知识综合运用能力做出评价；能够通过设计的具体解决方案，对学生的计算思维、创造性思维等能力做出评价；在具体的解决方案中，能够通过设计算法模型和实现算法，对学生掌握和运用编程的能力做出评价。 本书结合生活中的实例，系统地介绍了不同进制之间的转换、函数参数的作用域、枚举算法、二分查找算法、选择排序算法、欧几里得算法等内容。通过分析和解决问题，培养青少年的逻辑思维能力。由知识内容的学习到具体案例的探究，由简单到复杂、由直观到抽象，帮助学生从编程意识、编程思维、编程学习与创新3个层面进行学习，掌握 C++ 编程语言。 本书内容丰富、层次清晰、图文并茂，既可作为青少年人工智能编程水平测试 5 级（C++）的辅导用书，也可作为校内、校外编程与人工智能相关课程的教材或参考书（适合两学期教学）。

本书在不涉及大量数学与编程知识的前提下，从零开始，逐步带领读者熟悉并掌握当下***的基于Python 3的人工智能编程工具，包括但不限于数据分析（Pandas），以及支持单机（Scikitlearn）、深度（PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle）和分布式（PySparkML）机器学习的开源程序库，等等。 全书共分为4部分，分别如下。 （1） 入门篇： 包括对全书核心概念的指南性介绍，以及如何在多种主流PC操作系统上（如Windows、macOS和Ubuntu）配置基本编程环境的详细说明。 （2） 基础篇： 涵盖了Python 3.11的编程基础、基于Pandas 2.0的数据分析，以及使用Scikitlearn 1.3解决大量经典的单机（单核/多核）机器学习问题。 （3） 进阶篇： 介绍如何使用PyTorch 2.0、TensorFlow 2.12，以及PaddlePaddle 2.5，分别搭建多种深度学习神经网络框架。尝试基于PySpark 3.4的ML编程库完成一些常见的分布式机器学习任务。 （4） 实践篇： 利用全书所讲授的Python编程、数据分析，以及（单机、深度、分布式）机器学习知识，从事Kaggle多种类型的竞赛实战。同时，介绍如何使用Git工具，在Gitee与GitHub平台上更新和维护自己的日常代码与编程项目。 综上，本书面向所有对人工智能领域感兴趣的读者，特别适合从事数据挖掘、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等相关技术研发和应用实践的初学者。

本书在不涉及大量数学与编程知识的前提下，从零开始，逐步带领读者熟悉并掌握当下***的基于Python 3的人工智能编程工具，包括但不限于数据分析（Pandas），以及支持单机（Scikitlearn）、深度（PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle）和分布式（PySparkML）机器学习的开源程序库，等等。 全书共分为4部分，分别如下。 （1） 入门篇： 包括对全书核心概念的指南性介绍，以及如何在多种主流PC操作系统上（如Windows、macOS和Ubuntu）配置基本编程环境的详细说明。 （2） 基础篇： 涵盖了Python 3.11的编程基础、基于Pandas 2.0的数据分析，以及使用Scikitlearn 1.3解决大量经典的单机（单核/多核）机器学习问题。 （3） 进阶篇： 介绍如何使用PyTorch 2.0、TensorFlow 2.12，以及PaddlePaddle 2.5，分别搭建多种深度学习神经网络框架。尝试基于PySpark 3.4的ML编程库完成一些常见的分布式机器学习任务。 （4） 实践篇： 利用全书所讲授的Python编程、数据分析，以及（单机、深度、分布式）机器学习知识，从事Kaggle多种类型的竞赛实战。同时，介绍如何使用Git工具，在Gitee与GitHub平台上更新和维护自己的日常代码与编程项目。 综上，本书面向所有对人工智能领域感兴趣的读者，特别适合从事数据挖掘、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等相关技术研发和应用实践的初学者。

作为计算机科学的一个分支，人工智能主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。 本书包括引言、基础知识、基于知识的系统、高级专题以及现在和未来五部分内容。第一部分从人工智能的定义讲起，就人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、图灵测试、启发法、新千年人工智能的发展进行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示和产生式系统等基础知识。第三部分介绍并探究了人工智能领域的成功案例，如DENDRAL、MYCIN、EMYCIN等经典的专家系统，振动故障诊断、自动牙科识别等新的专家系统，以及受到自然启发的搜索等。第四部分介绍了自然语言处理和自动规划等高级专题。第五部分对人工智能的历史和现状进行了梳理，回顾了几十年来人...(展开全部)