5 lý do tại sao học cách tạo trò chơi rất có lợi cho việc cải thiện năng suất của bạn với các dự án học máy và lập trình Python
Ảnh của ELLA DON trên Bapt
“Thành công không phải là cuối cùng, thất bại không phải là chết. đó là sự can đảm để tiếp tục điều đó ”— Call of Duty. Chiến tranh hiện đại
Chơi game là thứ mà tôi đam mê từ nhỏ. Cảm giác khi bạn nhận ra rằng bạn có thể tích hợp sở thích của mình vào thứ mà bạn cũng thích làm, đó là Trí tuệ nhân tạo, trong trường hợp này, thật ngoạn mục và giật gân
Mặc dù chơi game luôn là thứ thu hút sự quan tâm sâu sắc của tôi, nhưng tôi vẫn còn băn khoăn và khá không chắc chắn về lập trình. Mãi cho đến vài năm trước, tôi mới bắt đầu quan tâm nhiều hơn đến Lập trình và Trí tuệ nhân tạo
Hai công nghệ này đã tiến bộ và phát triển đáng kể trong những năm qua. Sự gia tăng nhanh chóng của họ đối với việc tạo ra một lịch sử giải trí thật ấn tượng. Mặc dù AI trong chơi game rất đáng kể và tuyệt vời theo cách riêng của nó, nhưng trọng tâm của bài viết này sẽ vẫn là năm lý do tại sao bạn nên cân nhắc phát triển trò chơi bằng Python và AI
Tôi tin chắc rằng tất cả các nhà phát triển muốn cải thiện kỹ năng lập trình của họ hoặc ngay cả khi bạn mới bắt đầu với nó, nên tham gia xây dựng trò chơi từ đầu. Ngay cả khi đó là một công trình kiến trúc đơn giản, bạn sẽ học được rất nhiều kỹ năng cần thiết trong hành trình này
Một trong những yếu tố cần thiết nhất để cải thiện Trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong lĩnh vực học sâu là do những tiến bộ của công nghệ, cụ thể là các đơn vị xử lý đồ họa [GPU]
Trong khi CPU chỉ có thể thực hiện một số thao tác cùng một lúc, thì GPU có thể thực hiện hàng nghìn thao tác này cùng một lúc. Chỉ đề cập đến một ví dụ giả định, một tác vụ cần 2–3 giờ để đào tạo trên CPU có thể hoàn thành trong khoảng 10 phút với sự trợ giúp của GPU chất lượng tốt
May mắn thay, những GPU này cũng có thể được sử dụng để chơi các trò chơi hiện đại một cách hiệu quả. Để tìm hiểu thêm về Bộ xử lý đồ họa [GPU], tôi thực sự khuyên bạn nên xem bài viết sau về “Bạn có thực sự cần GPU để học sâu” từ liên kết được cung cấp bên dưới. Nó bao gồm hầu hết các chi tiết cần thiết về chủ đề này
Bạn có thực sự cần GPU để học sâu không?
Việc mua GPU có phải là một yêu cầu thiết yếu để học sâu không?
hướng tới khoa học dữ liệu. com
Với hiểu biết cơ bản này, chúng ta hãy thu hẹp năm lý do tại sao bạn nên tập trung phát triển một hoặc nhiều trò chơi với Python và Trí tuệ nhân tạo để cải thiện kỹ năng lập trình và năng suất tổng thể của bạn
1. Học cách xây dựng giao diện người dùng đồ họa [GUI]
GIF lỗi thời của tác giả từ dự án đầu tiên của tôi
Cách đây gần 4 năm, tôi bắt đầu say mê Trí tuệ nhân tạo và bắt đầu học lập trình Python. Trong khi tôi làm việc với một vài dự án nhỏ hơn, dự án chính đầu tiên mà tôi bắt đầu phát triển là một dự án trò chơi rắn đơn giản
Một trong những lợi thế quan trọng nhất khi làm việc để phát triển một dự án trò chơi với Python, cho dù bạn đang sử dụng Pygame, Turtle hay bất kỳ mô-đun thư viện nào khác, bạn sẽ học cách xây dựng một cửa sổ đồ họa, nơi bạn có thể vận hành toàn bộ chương trình của mình
Giao diện người dùng đồ họa [GUI] mà bạn phát triển sẽ kiểm soát phần lớn chương trình của bạn. Tất cả các chức năng mong muốn của bạn được thực hiện trong cửa sổ này. Khi bạn có thể tạo các đồ họa tương tác này, bạn cũng có thể chuẩn bị cho mình để lập trình ở cấp độ nâng cao hơn
Các giao diện GUI mà bạn phát triển cũng có thể hữu ích cho nhiều dự án học máy hoặc học sâu trong tương lai, nơi bạn có thể sử dụng khả năng tương tác này đạt được theo một số cách khả thi để làm cho thiết kế, phong cách và diện mạo của bạn trở nên thực dụng hơn
Mặc dù lập trình Python có thể không phải là ngôn ngữ phù hợp nhất để phát triển trò chơi, nhưng ý tưởng chính đằng sau việc tạo ra các cấu trúc như vậy là để cải thiện kỹ năng lập trình của bạn ở mức hiệu quả và học cách triển khai Trí tuệ nhân tạo trong các chương trình và dự án của bạn
2. Một trải nghiệm thú vị
Ảnh của Công ty cung cấp dứa. trên Bapt
Làm việc để phát triển một trò chơi đơn giản với Python là dự án lớn đầu tiên mà tôi chọn để xây dựng từ đầu. Nhìn chung, đó là một trải nghiệm cực kỳ thú vị, nhưng yếu tố quan trọng hơn cần xem xét là mức độ tiếp xúc và kiến thức tôi thu được trong suốt quá trình thực hiện dự án
Bạn có xu hướng đọc qua các tài liệu khác nhau của nhiều mô-đun thư viện và thông tin hữu ích khác liên quan đến nhiệm vụ của bạn. Bạn cũng khám phá các video và các trang web khác sẽ giúp bạn có được sự tiếp xúc tuyệt vời và cuối cùng là trải nghiệm tốt nhất cho dự án cụ thể
Khi bạn có thể hiểu rõ cách xử lý nhiều yếu tố và khía cạnh của nhiệm vụ lập trình của mình, bạn bắt đầu cảm thấy thoải mái hơn và có trải nghiệm thú vị hơn. Nếu bạn thích làm việc với dự án, nó sẽ cải thiện kết quả bạn đang đạt được
Trải nghiệm tổng thể cảm thấy cực kỳ hài lòng nếu bạn có thể đạt được kết quả mong muốn hoặc thậm chí là kết quả sát với mong đợi của bạn. Bạn dành nhiều thời gian để hiểu và khám phá, và cảm thấy vui khi trải nghiệm đạt được dự án thực sự đầu tiên của mình cảm thấy trọn vẹn và vui mừng
Bạn càng thích làm việc với nhiều dự án và ý tưởng dự án về phát triển trò chơi, kỹ năng của bạn sẽ cải thiện càng nhanh và bạn càng phát triển với tư cách là một nhà phát triển. Chúng ta sẽ thảo luận thêm về chủ đề cụ thể này trong phần tiếp theo của bài viết
3. Cải thiện trần kỹ năng tổng thể của bạn
Ảnh của Clément Hélardot trên Bapt
Tôi muốn nhắc lại rằng làm điều gì đó mà bạn yêu thích sẽ nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nhiệm vụ mà bạn đang cố gắng đạt được. Khi bạn bắt tay vào phát triển một trò chơi và bạn thích làm việc đó, thì trần kỹ năng của bạn sẽ tăng lên rất nhiều
Khi phát triển một dự án phức tạp, bạn làm việc trên các khía cạnh độc đáo liên quan đến nhiệm vụ. Bạn nghiên cứu rất nhiều, và niềm đam mê này sẽ giúp bạn đạt được mục tiêu của mình. Trong khi nghiên cứu, cuối cùng bạn đang thu thập rất nhiều thông tin và bạn đang sử dụng tâm trí của mình để điều phối quy trình làm việc của mô hình mà bạn đang cố gắng xây dựng
Nghiên cứu là một phần không thể thiếu của Lập trình và Khoa học dữ liệu. Trong khi làm việc trên các khối mã khác nhau và xác định nhiều chức năng cần thiết để hoàn thành các khía cạnh cụ thể của dự án của bạn, bạn sẽ phát triển khả năng hiểu biết sâu sắc về ngôn ngữ
Bạn cũng sẽ tìm hiểu một khía cạnh quan trọng khác của mã hóa Python, lập trình hoặc AI, đó là gỡ lỗi. Hành trình phát triển trò chơi đầu tiên của bạn, đặc biệt nếu bạn là người mới bắt đầu, có thể không suôn sẻ nhất vì có nhiều trở ngại và lỗi mà bạn có thể gặp phải trên đường đi
Nếu bạn đang có một trải nghiệm thú vị, bạn cũng sẽ tiếp xúc nhiều hơn với việc giải quyết những lỗi mà bạn mắc phải trong các giai đoạn tiến triển của dự án. Khả năng quan trọng nhất của một nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên là giữ bình tĩnh và tìm ra giải pháp cho những lỗi mắc phải trong khi hoàn thành dự án của bạn
Do đó, sẽ là một kết luận công bằng khi đưa ra rằng trong khi thực hiện một dự án sáng tạo như vậy, nơi bạn vui vẻ, liên tục nghiên cứu về chủ đề này và phát triển các cách để tìm ra các lỗi mà bạn gặp phải trong suốt quá trình hoàn thành dự án, bạn
4. Xây dựng khả năng tương tác hữu ích cho các dự án lập trình
Ảnh của Octavian Dan trên Bapt
Mục tiêu chính của việc phát triển các dự án trò chơi của bạn với Python và Trí tuệ nhân tạo là nâng cao khả năng tổng thể và khả năng tương tác của bạn trong khi giao tiếp với ngôn ngữ lập trình. Bạn sẽ học các mẫu lập trình hướng đối tượng khác nhau và phát triển các kỹ năng của mình lên cấp độ tiếp theo
Phần tốt nhất là ngay cả khi bạn quyết định không làm việc trong các dự án trò chơi trong tương lai, thì kiến thức tổng thể bạn có được trong quá trình hoàn thành dự án sẽ giúp bạn hoàn thành tất cả các yêu cầu cơ bản mà một lập trình viên mới bắt đầu đang tìm kiếm, đặc biệt là về khía cạnh
Các dự án trò chơi này thường là các dự án đầu cuối. Do đó, chúng cũng bao gồm yêu cầu xây dựng một dự án hoàn chỉnh, nơi bạn làm việc không chỉ về các khía cạnh viết mã và nghiên cứu của lập trình mà còn tìm hiểu nghệ thuật triển khai. Tính năng đặc biệt này sẽ cực kỳ hữu ích cho các dự án máy học trong tương lai mà bạn dự định thực hiện và đạt được thành công với
Theo tôi, kỹ năng chất lượng tốt nhất mà bạn phát triển khi giải quyết các dự án trò chơi là đặc điểm quan trọng của việc lập kế hoạch. Bạn phát triển toàn bộ kế hoạch làm việc và dự án trò chơi phải như thế nào ngay từ đầu. Tính năng lập kế hoạch này cho phép bạn diễn giải và sửa đổi mã trong suốt hành trình của mình. Để xem các phẩm chất cần thiết khác của nhà khoa học dữ liệu, hãy xem một trong những bài viết trước của tôi từ liên kết được cung cấp bên dưới
5 phẩm chất hàng đầu của các nhà khoa học dữ liệu thành công
Tìm ra những đặc điểm độc đáo giúp phân biệt các nhà khoa học dữ liệu thành công với những người khác
hướng tới khoa học dữ liệu. com
Lý do cốt yếu nhất có thể được tìm thấy trong phần tiếp theo của bài viết, nơi chúng ta thảo luận về tầm quan trọng của việc phát triển trò chơi với sự trợ giúp của Trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong các lĩnh vực học sâu và học tăng cường sâu.
5. Phát triển trò chơi bằng Deep Learning hoặc Reinforcement Learning
Ảnh của Florian Olivo trên Bapt
Vai trò của Trí tuệ nhân tạo trong chơi game là rất quan trọng và không thể phủ nhận. Tất cả các trò chơi hiện đại đều được hỗ trợ bởi những cải tiến và tiến bộ to lớn trong lĩnh vực AI, đặc biệt là khi nói đến AI của kẻ thù hoặc các nhân vật không thể chơi được [NPC] trong trò chơi điện tử
Mặc dù chúng tôi đã đi một chặng đường dài trong ngành công nghiệp trò chơi, nhưng chúng tôi vẫn có những tiến bộ công nghệ nhất định có thể được thực hiện để đảm bảo sự phát triển và tiến bộ có hệ thống hơn trong những năm tới. Tuy nhiên, trọng tâm chính của phần này trong bài viết là cách bạn có thể sử dụng Trí tuệ nhân tạo và học sâu trong các dự án trò chơi của mình để đạt được kết quả tốt nhất
Học sâu và học tăng cường sâu đóng một vai trò quan trọng trong việc cải thiện Trí tuệ nhân tạo để đạt được các nhiệm vụ cực kỳ phức tạp như chơi trò chơi một cách dễ dàng và đạt đến đích như mong đợi sau một số lần đào tạo.
Một trong những ví dụ đầu tiên về AI học cách chơi trò chơi có thể có từ gần 50 năm trước, vào năm 1959, khi tác phẩm đột phá đầu tiên về máy tính kiểm tra được phát triển bởi Arthur Samuel.
Sau nhiều lần huấn luyện lặp đi lặp lại, nó đã có thể hoạt động ở cấp độ của con người và sau khi có thêm kinh nghiệm, nó có thể vượt qua họ ở hầu hết các khía cạnh của trò chơi. Như đã nói, chúng ta hãy xem xét thêm một vài ví dụ để hiểu rõ hơn về điểm cụ thể này
Một ví dụ về AI và học tăng cường thông qua những thất bại liên tục qua nhiều thế hệ khác nhau là trò chơi Flappy Bird. Mạng thần kinh AI được xây dựng cho tính năng này không thành công trong một số thế hệ. Tuy nhiên, sau khi được đào tạo hàng triệu kỷ nguyên, nó hiểu rõ hơn và hoạt động ở mức vượt trội so với con người.
Các ví dụ khác về sự phát triển của ngành công nghiệp trò chơi có thể được đóng góp vào Mạng thần kinh trong các công cụ Cờ vua, đang hoạt động ở mức mạnh mẽ và giúp các Kiện tướng chuẩn bị các dòng sáng tạo mới
Phần kết luận
Hình ảnh từ Freepik
“Thất bại không có nghĩa là trò chơi kết thúc, Nó có nghĩa là thử lại với kinh nghiệm. ”
Một trong những cách tốt nhất để học lập trình và cải thiện kỹ năng AI của bạn là làm việc trên các dự án mà bạn yêu thích và thích làm. Nếu bạn làm công việc xây dựng một dự án trò chơi, sẽ có rất nhiều lợi thế từ kinh nghiệm bạn có được và phát triển các kỹ năng mới trong suốt hành trình tạo trò chơi của bạn từ đầu.
Tôi thực sự muốn giới thiệu những người quan tâm đến việc phát triển các dự án tuyệt vời để thử xây dựng một trò chơi từ đầu. Nó không chỉ cung cấp cho bạn kiến thức về lập trình Python và mô-đun bạn đang sử dụng cho mục đích phát triển mà còn giúp bạn có được sự tự tin để đạt được những kỳ tích lớn hơn
Điểm nổi bật chính của bài viết là đảm bảo bạn thực hành các kỹ năng của mình ở mức tối đa từ việc bạn thích làm. Nếu bạn không thích phát triển trò chơi, thì có rất nhiều dự án thú vị khác mà bạn có thể thử nghiệm. Tuy nhiên, nếu bạn là người thích thử một dự án chơi game với Python và AI, bạn sẽ phát triển được rất nhiều kỹ năng cần thiết. Do đó, chúng tôi khuyên bạn nên làm như vậy
Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào liên quan đến các điểm khác nhau được nêu trong bài viết này, vui lòng cho tôi biết trong các nhận xét bên dưới. Tôi sẽ cố gắng liên lạc lại với bạn bằng phản hồi sớm nhất có thể
Kiểm tra một số bài viết khác của tôi mà bạn có thể thích đọc
AI của bạn có thể có cảm xúc không?
Bạn có thể lập trình Trí tuệ nhân tạo của mình để phát triển cảm xúc không?
hướng tới khoa học dữ liệu. com
Làm việc với bộ lưu trữ đối tượng và máy tính xách tay Jupyter
Hiểu các khái niệm về Lưu trữ đối tượng và Notebook Jupyter. Tìm hiểu nền tảng tốt nhất để tích hợp chúng trong…
hướng tới khoa học dữ liệu. com
Cách đọc và hiểu mã Python nhanh hơn
Hướng dẫn nhanh về cách bạn có thể diễn giải mã Python nhanh hơn cho Khoa học dữ liệu và AI
hướng tới khoa học dữ liệu. com
5 lý do tại sao bạn nên viết mã hàng ngày với tư cách là nhà khoa học dữ liệu
Ngay cả khi nó chỉ là một chút code mỗi ngày, bạn cũng phải cân nhắc
hướng tới khoa học dữ liệu. com
Trả lời 10 câu hỏi thường gặp nhất về trí tuệ nhân tạo
Cung cấp giải pháp cho các vấn đề về AI, làm rõ những quan niệm sai lầm và thảo luận về các quan niệm khác nhau về AI
hướng tới khoa học dữ liệu. com
Cảm ơn tất cả các bạn đã gắn bó cho đến cuối cùng. Tôi hy vọng các bạn thích đọc bài viết này. Tôi chúc tất cả các bạn có một ngày tuyệt vời phía trước