Spiele-KI mit Python programmieren - 10 Klassiker von TicTacToe bis PacMan: KI als cleverer Gaming-Partner

KI-Algorithmen verstehen, Python-Skills erweitern und Spiele programmieren - alles in einem Buch.Anhand von 10 Klassikern wie Eliza, TicTacToe und PacMan führt Pyhton-Dozent Jens Gaulke Sie in die faszinierende Welt der Künstlichen Intelligenz ein. Lernen Sie, wie Sie 2D-Spiele mit pygame entwickeln und implementieren Sie die KI für clevere Gegner direkt dort. Mit Q-Learning, Alpha-Beta-Pruning und Co. entwickeln Sie dabei Skills, die weit über die Arcade-Welt hinaus nützlich sind.Mit vielen Codebeispielen auch zum Herunterladen, Übungen und Vertiefunsideen ideal für alle, die einen Hands-on-Zugang lieben und sich in Sachen KI und Python weiterentwickeln möchten.
Aus dem Inhalt:

• Einen Chatbot mit GUI entwickeln
• Einführung in Pygame
• Q-Learning am Beispiel von TicTacToe
• Constraint Satisfaction für eigene Sudokus
• Austauschbare KIs für Reversi
• KI-Gegner in Maze Madness und Maze-Man
• Level-Design für Maze- und Platformer-Spiele
• Maus, GamePad und Co. abfragen
• Wichtige Entwurfsmuster und Best Practices
• Zustandsautomaten für komplexe Gegner
• Dynamisch generierte Spielwelten
• Exklusiv für das Buch entwickelte Spiele

List of contents

Danksagung ... 19
Materialien zum Buch ... 21
1. Einleitung ... 23

1.1 ... Ich freue mich, dass Sie dabei sind ... 24
1.2 ... Was erwartet Sie in diesem Buch? ... 24
1.3 ... Abgrenzung zu modernen KI-Technologien ... 25
1.4 ... Was genau ist in diesem Buch zu finden? ... 27
1.5 ... Ist dieses Buch für Sie geeignet? ... 34
1.6 ... Das Ziel dieses Buches ... 37
1.7 ... Wenn ich weiter gesehen habe ... ... 38

2. Software ... 41

2.1 ... Alternative 1: Installation von Python ... 42
2.2 ... Alternative 2: Installation von Anaconda ... 44
2.3 ... Installation von Pygame ... 45
2.4 ... Installation von Visual Studio Code ... 46
2.5 ... Erste Schritte mit Visual Studio Code ... 48
2.6 ... Extensions installieren und nutzen ... 50
2.7 ... JupyterLab installieren ... 52

3. Hi! I'm Eliza ... 55

3.1 ... Was ist Eliza? ... 56
3.2 ... Was ist ein Turing-Test? ... 57
3.3 ... Woher kommt der Name Eliza? ... 59
3.4 ... Das MVC-Entwurfsmuster ... 60
3.5 ... Ablauflogik von Eliza ... 62
3.6 ... Implementierung von Eliza ... 64
3.7 ... Ausblick ... 94
3.8 ... Literatur und Quellenangaben ... 94

4. Eliza revamped ... 95

4.1 ... Was ist Pygame? ... 96
4.2 ... Pygame installieren ... 97
4.3 ... Architektur einer Pygame-Anwendung ... 98
4.4 ... Pygame trifft Eliza ... 105
4.5 ... Elizas Struktur ... 138
4.6 ... Zusammenfassung ... 140
4.7 ... Ausblick ... 141
4.8 ... Literatur- und Quellenangaben ... 141

5. Nim ... 143

5.1 ... Ordnerstrukturen für größere Projekte ... 144
5.2 ... Backtracking und Rekursion ... 146
5.3 ... Strategie und Mathematik hinter Nim ... 158
5.4 ... Der Minimax-Algorithmus ... 159
5.5 ... Implementierung von Minimax am Beispiel von Nim ... 166
5.6 ... Der komplette Quelltext ... 174
5.7 ... Ausblick ... 177
5.8 ... Literatur und Quellenangaben ... 178

6. Nim unleashed ... 179

6.1 ... Projektstruktur anlegen ... 180
6.2 ... Nim nach PyGame migrieren ... 184
6.3 ... Ich krieg Zustände ... ... 211
6.4 ... Eine Optimierung für die GUI-Komponenten ... 214
6.5 ... Ausblick ... 216
6.6 ... Literatur und Quellenangaben ... 216

7. Tic-Tac-Toe ... 217

7.1 ... Projektstruktur anlegen ... 218
7.2 ... Das Board und die Regeln ... 218
7.3 ... Die drei KIs ... 221
7.4 ... Die GUI erstellen ... 235
7.5 ... Die Control-Klasse ... 247
7.6 ... Ausblick ... 254

8. Tic-Tac-Q ... 255

8.1 ... Q-Learning ... 256
8.2 ... Swampy Fields ... 262
8.3 ... Q-Learning in Tic-Tac-Toe ... 270
8.4 ... Ausblick ... 282
8.5 ... Literatur und Quellenangaben ... 282

9. Black & White ... 283

9.1 ... Projektstruktur anlegen ... 285
9.2 ... Das Board und die Regeln ... 286
9.3 ... Alpha-Beta Pruning ... 301
9.4 ... Die KI ... 304
9.5 ... Die GUI erstellen ... 317
9.6 ... Animationen und Daumenkinos ... 325
9.7 ... Die Control-Klasse ... 331
9.8 ... Ausblick ... 338
9.9 ... Literatur und Quellenangaben ... 339

10. Black & White: Denken und Steuern ... 341

10.1 ... State Charts ... 342
10.2 ... Beispiele für State Charts ... 344
10.3 ... Ein Menüsystem ... 358
10.4 ... Optimierung des Alpha-Beta Prunings ... 379
10.5 ... Ausblick ... 400

11. Von Sudoku zu intelligenten Lösungen ... 401

11.1 ... Was ist ein CSP? ... 402
11.2 ... Warum Sudoku? ... 403
11.3 ... Was ist ein Sudoku? ... 404
11.4 ... Sudokus erzeugen ... 414
11.5 ... Schrödingers Sudoku -- Aspekte der Quantenmechanik ... 428
11.6 ... Sudokus lösen ... 432
11.7 ... Wo ist das Projekt? ... 439
11.8 ... Sound und Musik ... 440
11.9 ... Export als PDF, PNG, PPT ... 444
11.10 ... Ausblick ... 445
11.11 ... Literatur und Quellenangaben ... 446

12. Maze Madness ... 447

12.1 ... Irrgärten erzeugen ... 448
12.2 ... Das Spielkonzept von Maze Madness ... 457
12.3 ... Steuerung des Spiels ... 459
12.4 ... Grafiken ... 467
12.5 ... Gold einbinden ... 471
12.6 ... Die Geister ... 473
12.7 ... Selina V2.0 ... 480
12.8 ... Erweiterungen an Maze und MazeCell ... 485
12.9 ... Die Geister V2.0 ... 487
12.10 ... Das finale Gameplay ... 490
12.11 ... Wo ist das Projekt? ... 494
12.12 ... Ausblick ... 494
12.13 ... Literatur und Quellenangaben ... 495

13. Die Geister, die ich rief ... 497

13.1 ... Urheberrecht ... 498
13.2 ... Maze Man ... 499
13.3 ... Prozedurale Irrgärten ... 499
13.4 ... Die Logik der Gegner ... 518
13.5 ... Der Spieler ... 531
13.6 ... Wie geht es nun weiter? ... 531
13.7 ... Ausblick ... 532
13.8 ... Literatur und Quellenangaben ... 533

14. Tut's Treasure ... 535

14.1 ... Urheberrecht ... 537
14.2 ... Ideen für unser Spiel ... 539
14.3 ... WFC -- Wave Function Collapse ... 540
14.4 ... Ist WFC künstliche Intelligenz? ... 545
14.5 ... Mit WFC zu Platformer-Leveln ... 546
14.6 ... Der WFC-Code ... 550
14.7 ... Wegesuche mit A* ... 562
14.8 ... A* Im Irrgarten ... 564
14.9 ... Überblick über das Spiel ... 575
14.10 ... Ausblick ... 607
14.11 ... Literatur und Quellenangaben ... 608

15. Spektiven ... 609

15.1 ... Retro-Spektive ... 610
15.2 ... Per-Spektive ... 612
15.3 ... Pro-Spektive ... 612
15.4 ... Intro-Spektive ... 613
15.5 ... Das Ende einer Reise -- die Freude bleibt ... 614

Index ... 615

About the author

Jens Gaulke ist Diplominformatiker, Experte für Informationssicherheit und Python mit einer Leidenschaft für Technologie und Bildung. Seine langjährige Lehrerfahrung am bib International College in Paderborn umfasst die Bereiche Programmierung, Game Development, Skriptsprachen, Netzwerke u. v. m. Derzeit als Information Security Officer tätig, ist er unter Anderem mit Cloud Computing, Künstlicher Intelligenz und der Weiterbildung von Mitarbeitern befasst.

Summary

KI-Algorithmen verstehen, Python-Skills erweitern und Spiele programmieren – alles in einem Buch.Anhand von 10 Klassikern wie Eliza, TicTacToe und PacMan führt Pyhton-Dozent Jens Gaulke Sie in die faszinierende Welt der Künstlichen Intelligenz ein. Lernen Sie, wie Sie 2D-Spiele mit pygame entwickeln und implementieren Sie die KI für clevere Gegner direkt dort. Mit Q-Learning, Alpha-Beta-Pruning und Co. entwickeln Sie dabei Skills, die weit über die Arcade-Welt hinaus nützlich sind.Mit vielen Codebeispielen auch zum Herunterladen, Übungen und Vertiefunsideen ideal für alle, die einen Hands-on-Zugang lieben und sich in Sachen KI und Python weiterentwickeln möchten.

Aus dem Inhalt:

Einen Chatbot mit GUI entwickeln
Einführung in Pygame
Q-Learning am Beispiel von TicTacToe
Constraint Satisfaction für eigene Sudokus
Austauschbare KIs für Reversi
KI-Gegner in Maze Madness und Maze-Man
Level-Design für Maze- und Platformer-Spiele
Maus, GamePad und Co. abfragen
Wichtige Entwurfsmuster und Best Practices
Zustandsautomaten für komplexe Gegner
Dynamisch generierte Spielwelten
Exklusiv für das Buch entwickelte Spiele

Product details

• Authors: Jens Gaulke
• Publisher: Rheinwerk Verlag
• Languages: German
• Product format: Paperback / Softback
• Released: 06.11.2025
• EAN: 9783367109630
• ISBN: 978-3-367-10963-0
• No. of pages: 620
• Dimensions: 170 mm x 40 mm x 230 mm
• Weight: 1148 g
• Subjects: Natural sciences, medicine, IT, technology > IT, data processing > Programming languages; Algorithmen, Gaming, Spieleprogrammierung, python, Spiele entwickeln, Pygame, Python Programmieren lernen, Q-Learning, Programmbibliothek, Künstliche Intelligenz entwickeln, GUI-Software