Akademik Dersler - Tanıtım

Son Güncelleme Tarihi: 26/06/2026

Ders Kodu - Ders Adı	Ders Türü	Teori + Uygulama	AKTS
OGP219 - Oyunlarda Yapay Zeka	III.Yarıyıl	2 +2	5.0

Ders Dili	Türkçe
Ders Türü	Zorunlu Dersler
Öğretim Elemanları	ÖĞR. GÖR. GÜVENÇ USANMAZ
Dersin Veriliş Biçimi	Bu ders yüz yüze öğretim şeklinde yürütülmektedir. Teorik anlatım ve laboratuvar uygulamaları birlikte yürütülür. Uygulamalarda varsayılan motor Unity (C#) olup, öğretim elemanı eşdeğer bir oyun motoru (ör. Unreal Engine, Godot) tercih edebilir.
Dersin Verildiği Yer
Kullanılan Eğitim Platformları
Önkoşullar	Bu dersin önkoşul ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
Önerilen Dersler	Bu dersi almadan önce OGP104 Programlama II, OGP108 2B Oyun Geliştirme Stüdyosu ve XXX7965 Oyunlarda Veri Yapıları ve Algoritmalar derslerini almış olmanız önerilir. Temel programlama, veri yapıları ve graf bilgisi ders sürecini kolaylaştırır.
Önerilen Kaynaklar	Millington, I. & Funge, J. (2009). Artificial Intelligence for Games (2. baskı). CRC Press — seçilmiş bölümler.Buckland, M. (2005). Programming Game AI by Example. Wordware — seçilmiş bölümler.Unity Manual — NavMesh ve AI: https://docs.unity3d.com/Unity ML-Agents Toolkit dokümantasyonu: https://unity-technologies.github.io/ml-agents/
Staj & Uygulama	Staj veya uygulama gerektirmez.
Dersin Amacı

Haftalar	Öğrenme Çıktıları	Konular	Öğretim Yöntemleri
1. hafta		Oyun yapay zekasına giriş; ajan kavramı, NPC, zorluk ayarı; oyun AI'nin akademik AI'den farkı.
2. hafta		Sonlu durum makineleri (FSM); durumlar, geçişler ve hiyerarşik FSM.
3. hafta		Yol bulma temelleri; graf ve ızgara temsili, A* algoritması.
4. hafta		Unity NavMesh; agent, engel (obstacle) ve off-mesh bağlantılar.
5. hafta		Yönlendirme davranışları (steering); seek, flee, arrive, wander.
6. hafta		Algılama sistemleri; görüş konisi, işitme ve hafıza/dikkat modelleri.
7. hafta		Davranış ağaçları (behavior tree); selector, sequence ve decorator düğümleri.
8. hafta		Fayda tabanlı AI (Utility AI); skorlama fonksiyonları ve karar verme.
9. hafta		Hedef yönelimli eylem planlama (GOAP) farkındalığı; ön koşullar ve etkiler.
10. hafta		Grup yapay zekası; flocking, sürü davranışı ve basit formasyonlar.
11. hafta		Taktik AI; siper (cover), kuşatma (flanking) ve mevzi seçimi.
12. hafta		Öğrenme tabanlı oyun AI'sine giriş; pekiştirmeli öğrenme farkındalığı ve Unity ML-Agents.
13. hafta		AI hata ayıklama, görselleştirme ve performans; LOD AI ve güncelleme sıklığı.
14. hafta		Proje sunumu; AI modüllü oyun prototipinin değerlendirilmesi.

İçerik girilmemiştir.

İçerik girilmemiştir.

İçerik girilmemiştir.

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
	Sayısı	Yüzde (%)
Toplam (%)