Цена: 140 РУБ
Организатор: Фэйт
Список участников складчины:
  • 1. Алексей Косарев
  • 2. Yana258
  • 3. frank_lo
Фэйт
Фэйт
Организатор
  • #1

[devtodev] Математика в геймдизайне теория и практика

Ссылка на картинку
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
 
Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть скрытый авторский контент.
Похожие складчины

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы комментировать и скачивать складчины!

Учетная запись позволит вам участвовать в складчинах и оставлять комментарии

Регистрация

Создайте аккаунт на форуме. Это не сложно!

Вход

Вы уже зарегистрированы? Войдите.

Сверху