Закрыто [Devtodev] Математика в геймдизайне теория и практика

Статус темы:
Комментирование темы ограничено.
Цена:
22000 руб
Взнос:
342 руб
Организатор:
Лагерта

Основной список:

1. Лагерта 2. Галадриэль 3. Ruslan10 4. Neksal 5. -Hakii- 6. ElkaPost 7. pomper 8. yura1100 9. HocusPocus 10. protolia 11. bonnumi 12. blackalexcat 13. AndyGo134
  1. [​IMG]

    Этот курс от devtodev связывает геймдизайн и математические подходы в процессе создания игр. В ходе курса мы на примерах реальных игр расскажем, как применять статистическое моделирование, комбинаторику, теорию игр, считать баланс и правильно распределять игроков в игровых проектах.

    Для начала курс расскажет об общих принципах использования математики в геймдизайне и дальше углубится в конкретные математические инструменты, которые необходимо использовать при создании игровых проектов. Курс завершает модуль, посвященный игровому балансу: слушатели узнают об использовании прогрессии, расчете ресурсфлоу, дефиците ресурсов и балансе популярных механик.

    Программа курса
    • Зачем геймдизайнеру математика?
    • Data-driven принципы в игровом дизайне
    • Основы математической статистики
    • Комбинаторика и формула Бернулли
    • Математика турниров
    • Теория игр
    • Когорты игроков и баланс
    • Расчет баланса популярных механик
    • Статистическое моделирование и метод Монте-Карло
    • Практическое применение последовательности Фибоначчи и метода Монте-Карло
    • Ресурсная модель и потоки ресурсов как инструмент работы с балансом
    • Игровая экономика
    После курса вы сможете:
    • Использовать статистические показатели для анализа данных и принятия решений
    • Понимать виды распределений случайных величин и как с ними работать
    • Знать типичные ошибки в расчетах и не допускать их
    • Использовать комбинаторику для решения различных задач геймдизайна
    • Применять системы турниров в играх и с их помощью определять победителя
    • Понимать основы теории игр в играх
    • Рассчитывать баланс популярных механик удержания и монетизации
    • Создавать широкую и гибкую экономику игры
    • Настраивать правильный дефицит ресурсов и считать курсы обмена внутриигровых валют
    • Формировать кривые усилий, времени и дохода
    • Использовать кластеризацию для изучения и изменения поведения игроков
    • Уметь применять data-driven подход в работе создания и расчета игровых механик
     
    Последнее редактирование модератором: 27 апр 2023
    1 май 2019
  2. Похожие складчины
    Загрузка...
Статус темы:
Комментирование темы ограничено.