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Notas de Aula para o Curso de Inteligência Artificial para Jogos Eletrônicos

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Neste ano alterei um pouco a aula incluindo exercícios utilizando o motor de jogos Shiva 3D.

Aula 1 – Conteúdo:

– Apresentacao do curso + Criterios de Avaliacao
– Inteligência
– AI
– GameAI
– Requisitos
– Objetivos da GameAI
– Aplicações da GameAI
– Trapaça
– Histórico
– Onipresença da AI (gêneros…)
– AI – A Fronteira Final (desafios)
– Classificação (1) Determinismo em GameAI
– Classificação (2) AI Reflexiva vs. AI Reativa
– Arquitetura (1) AI no game loop
– Arquitetura (2) Polling vs. Event Driven
– Arquitetura (3) Complexidade de Execução
– Arquitetura (3) Complexidade de Especificação
– Desafios da GameAI
– Considerações

–  Exercício Shiva 3D

Clique aqui para baixar o material de aula e exercício no Shiva 3D (PDF compactado em zip).

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Aula 2 – Conteúdo:

– Maquinas de Estado Finito (FSM)
– Lógica Nebulosa – Fuzzy
– Sistemas baseados em regras
– Sistemas baseados em planejamento
– Algoritmos Genéticos
– Redes Neurais
– Padrões de Movimento
– Perseguição e Fuga
–     Basico
–     Line of Sight
–     Interceptacao

Clique aqui para baixar o materia de aula e exercício no Shiva 3Dl (PDF compactado em zip).

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Aula 3 – Conteúdo:

– Movimentação
–     “Estacionando”
–     “Vagando”
–     Desvio de Obstáculos
– Pathfinding
–     Simples
–     Desvio de Obstáculos
–     A*
–     Waypoints

Clique aqui para baixar o material (PDF compactado em zip).

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Aula 4 – Técnicas de GameAI:

– Agentes
– Multi-agentes
– Flocking
– Inteligência de Enxames
– Inteligência Artificial Distribuída
– Jogos de Tabuleiro

Clique aquipara baixar o material (PDF compactado em zip).

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