Spelontwikkeling Portfolio
Ontdek de games die onze studenten bouwen tijdens hun opleiding. Van eenvoudige puzzle-games tot complexe casino-simulaties - hier zie je wat er mogelijk is met de juiste kennis en begeleiding.
Crystal Cascade Slots
Een van onze meest ambitieuze studentprojecten uit het voorjaar van 2025. Deze slot machine combineert traditionele gameplay met moderne visuele effecten. Het spel bevat vijf unieke thema's, een progressief bonussysteem en real-time statistieken. De ontwikkelaar heeft zich gefocust op responsieve animaties en gebruikerservaring.
Dynamische Symbolensysteem
Elk symbool heeft zijn eigen animatie-eigenschappen en geluidseffecten. Het systeem past zich automatisch aan verschillende schermformaten aan.
Geavanceerde Physics
De cascade-effecten gebruiken realistische physics voor vallende symbolen, wat zorgt voor een natuurlijke spelervaring.
Probeer Onze Demo Game
Test zelf een van onze studentprojecten. Deze interactieve demo toont de kwaliteit van werk die je kunt verwachten na het voltooien van ons programma. De game is volledig functioneel en demonstreert geavanceerde programmeerconcepten.
Ontwikkeld door een student in week 8 van het curriculum. Speeltijd: ongeveer 10-15 minuten.
Recente Studentprojecten
Mikhail Kozlov
Afgestudeerd December 2024 • Frontend Specialist
Blackjack Tournament System
Een multiplayer blackjack-systeem met toernooi-functionaliteit. Mikhail heeft gewerkt aan de real-time communicatie tussen spelers en een sophisticated scoring algoritme. Het project bevat ook een admin-panel voor het beheren van toernooien.
Project voltooid in 6 weken • Code review score: 9.2/10
Amara Singh
Huidig student • Cohort September 2024
Roulette Analytics Dashboard
Amara ontwikkelt momenteel een uitgebreid analytics dashboard voor roulette-statistieken. Het project combineert data visualisatie met real-time game mechanics. Ze werkt aan voorspellende algoritmes die patronen in spelersgedrag kunnen identificeren.
In ontwikkeling • Verwachte oplevering: Oktober 2025
Poker Hand Analyzer
Dit educatieve project helpt nieuwe pokerspelers bij het leren herkennen van verschillende pokerhanden. De applicatie gebruikt machine learning om patronen te identificeren en geeft real-time feedback over handsterktes. Het bevat ook een uitgebreide tutorial-modus voor beginners.
Kaartherkenning
Geavanceerde computer vision technieken voor het automatisch herkennen van speelkaarten via webcam input.
Probabiliteitsberekening
Real-time berekening van winkansen gebaseerd op bekende kaarten en spelersituatie.
Adaptieve Moeilijkheidsgraad
Het systeem past de complexiteit van situaties aan op basis van de vooruitgang van de gebruiker.
"Dit project liet me zien hoe verschillende technologieën samen kunnen werken. De combinatie van frontend, backend en AI was uitdagend maar zeer leerzaam." - Ontwikkelaar reactie uit exit-interview