Formation AI Agents in Gaming: From NPCs to Strategic AI
Les agents d'intelligence artificielle ont révolutionné les jeux en offrant des comportements intelligents et réactifs, depuis les personnages non jouables (PNJ) jusqu'aux systèmes de prise de décision stratégique. Ce cours explore la création d'agents d'intelligence artificielle dans les jeux, en approfondissant des sujets essentiels tels que les arbres de décision, les algorithmes de recherche de chemin et les techniques d'apprentissage par renforcement.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de jeux de niveau intermédiaire et aux passionnés d'IA qui souhaitent intégrer efficacement des agents d'IA dans des applications de jeux.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle des agents d'IA dans les jeux modernes.
- Développer des systèmes de prise de décision en utilisant des arbres de décision et des machines à états finis.
- Mettre en œuvre des algorithmes de recherche de chemin tels que A* pour la navigation dans le jeu.
- Appliquer des techniques d'apprentissage par renforcement pour créer des comportements d'IA adaptatifs.
- Optimiser les performances de l'IA pour les environnements de jeu en temps réel.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à l'IA dans les jeux
- Aperçu des applications de l'IA dans les jeux
- Types d'agents d'IA : PNJ, IA stratégique, etc.
- Concepts clés du développement de l'IA dans les jeux
Systèmes de prise de décision
- Implémentation d'arbres de décision pour une logique d'IA simple
- Machines à états finis pour les comportements complexes
- Arbres de comportement et conception modulaire de l'IA
Trajectoire et navigation
- Comprendre les algorithmes de navigation
- Implémentation de l'algorithme A* pour la navigation dans le jeu
- Optimiser le pathfinding pour les grandes cartes
Reinforcement Learning dans les jeux
- Introduction aux concepts d'apprentissage par renforcement
- Formation d'agents d'intelligence artificielle à l'aide de l'apprentissage Q et des réseaux Q profonds
- Conception de structures de récompense pour les comportements adaptatifs
Optimisation des performances de l'IA
- Techniques d'optimisation des performances de l'IA en temps réel
- Gestion des ressources et hiérarchisation des tâches d'IA
- Débogage et dépannage des systèmes d'IA
Techniques d'IA avancées
- Génération de contenu procédural avec l'IA
- Simulation de comportements similaires à ceux des joueurs
- Intégration de l'IA dans les jeux multijoueurs
Tendances futures de l'IA dans les jeux
- L'IA et l'apprentissage automatique dans les jeux de nouvelle génération
- Considérations éthiques dans l'IA des jeux
- Exploration de la narration et de la conception narrative pilotées par l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts de programmation
- Familiarité avec les outils ou les cadres de développement de jeux
- Connaissance de base des principes de l'IA
Public
- Développeurs de jeux
- Passionnés d'IA
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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des exemples pratiques et la résolution de problèmes réels (lors de la création de projets réels, de jeux, etc.), c'est-à-dire les bonnes pratiques et la manière dont se déroule le travail dans le cadre d'un projet réel
Michal Orlinski - relayr sp. z o.o.
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J'ai aimé le fait que toutes les questions que nous avions préparées à l'avance aient été répondues ; le défi de 90 minutes pour créer un petit jeu à la fin était également très amusant !
Peter Melchart - Greentube IES GmbH
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- Comprendre le rôle de l'IA dans la création de contenu.
- Configurer et utiliser Google Gemini AI pour générer et optimiser le contenu.
- Appliquer des transformations de texte à texte pour produire un contenu créatif et original.
- Mettre en œuvre des stratégies de référencement à l'aide d'informations basées sur l'IA.
- Analyser les performances du contenu et adapter les stratégies à l'aide de Gemini AI.
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- Comprendre l'impact de l'IA sur le service à la clientèle.
- Configurer Google Gemini AI pour automatiser et personnaliser les interactions avec les clients.
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- Comprendre les fondamentaux de Ollama et ses capacités.
- Configurer Ollama pour exécuter des modèles IA localement.
- Déployer et interagir avec des LLMs (Large Language Models) à l'aide de Ollama.
- Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail IA.
- Explorer les cas d'usage du déploiement local de l'IA dans divers secteurs.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les bases de l'UEFN et son rôle dans la création de contenu généré par l'utilisateur dans Fortnite.
- Naviguer dans l'interface de l'UEFN, mettre en place des projets et gérer les ressources de manière efficace.
- Développer et publier des expériences Fortnite personnalisées à l'aide d'outils de construction de mondes et d'aménagement paysager.
- Appliquer les concepts de programmation de base en utilisant le langage de script Verse.
- Collaborer à des projets UEFN et se préparer à des opportunités de monétisation dans Fortnite.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Apprendre et comprendre les nouvelles fonctionnalités de la version UE5.
- Utiliser les capacités de l'outil de création 3D en temps réel de UE5 pour créer des visuels réalistes.
- Explorer et construire des mondes et des jeux visuels.
- Apprendre et maîtriser les principes de conception des jeux.
- Créer des animations de scène.
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28 HeuresFormat du cours permettant d'évaluer les participants
- Présentations et discussions interactives.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
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