Programa do Curso

Introdução à IA nos jogos

  • Panorâmica das aplicações de IA nos jogos
  • Tipos de agentes de IA: NPCs, IA estratégica, etc.
  • Conceitos-chave no desenvolvimento da IA para jogos

Sistemas de tomada de decisão

  • Implementação de árvores de decisão para uma lógica de IA simples
  • Máquinas de estados finitos para comportamentos complexos
  • Árvores de comportamento e conceção modular de IA

Percurso e navegação

  • Compreender os algoritmos de pathfinding
  • Implementar o algoritmo A* para navegação no jogo
  • Otimizar o pathfinding para mapas grandes

Reinforcement Learning em jogos

  • Introdução aos conceitos de aprendizagem por reforço
  • Treinar agentes de IA utilizando Q-learning e redes Q profundas
  • Conceber estruturas de recompensa para comportamentos adaptativos

Otimização do desempenho da IA

  • Técnicas para otimização do desempenho da IA em tempo real
  • Gerir recursos e dar prioridade a tarefas de IA
  • Depuração e resolução de problemas de sistemas de IA

Técnicas avançadas de IA

  • Geração de conteúdo processual com IA
  • Simulação de comportamentos semelhantes aos dos jogadores
  • Integrar a IA em jogos multijogadores

Tendências futuras na IA para jogos

  • IA e aprendizagem automática nos jogos da próxima geração
  • Considerações éticas sobre a IA nos jogos
  • Explorar a narração de histórias e a conceção de narrativas com base na IA

Resumo e próximas etapas

Requisitos

  • Conhecimento básico dos conceitos de programação
  • Familiaridade com ferramentas ou estruturas de desenvolvimento de jogos
  • Conhecimentos básicos dos princípios da IA

Público-alvo

  • Programadores de jogos
  • Entusiastas da IA
 14 Horas

Número de participantes


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