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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
Declaração de Clientes (1)
Treinador respondendo perguntas na hora.
Adrian
Curso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Máquina Traduzida