AI+ Gaming™ - eLearning (examen incluido)

Cronograma del curso

1. Introducción a la IA en los videojuegos

   Lección 1

   Descubre qué es la IA, cómo ha evolucionado en los videojuegos, los tipos de IA en juegos y sus principales beneficios, desafíos e innovaciones.

2. Principios de diseño de juegos con IA

   Lección 2

   • Explora las mecánicas de juego, la experiencia del jugador y cómo la IA da forma a la jugabilidad, la narrativa y las interacciones con el entorno.
   • Caso de estudio: IA dinámica en La Tierra Media: Sombras de Mordor.
   • Práctico: diseña un comportamiento adaptable de los NPC y sus interacciones con el entorno.

3. Fundamentos de la IA en los videojuegos

   Lección 3

   • Cubre conceptos fundamentales de IA, algoritmos de búsqueda, búsqueda de rutas, modelado de comportamiento de IA, generación de contenido procedural y una introducción al aprendizaje automático y al aprendizaje por refuerzo.
   • Caso de estudio: IA en Minecraft.
   • Práctico: implementa el algoritmo de búsqueda A* y una FSM para el comportamiento de los NPC.

4. Fundamentos del aprendizaje por refuerzo

   Lección 4

   • Aprende sobre estados, acciones, recompensas, políticas, Q-learning, la exploración frente a la explotación y métodos como DQN y gradientes de política.
   • Estudio de caso: Aprendizaje por refuerzo en AlphaGo.
   • Práctica: entrena un modelo de aprendizaje por refuerzo en el GridWorld de OpenAI Gym.

5. Planificación y toma de decisiones

   Lección 5

   • Domina Minimax, la poda Alfa-Beta, la búsqueda de árboles de Monte Carlo y sus aplicaciones en juegos de mesa y juegos de estrategia en tiempo real (RTS).
   • Estudio de caso: IA estratégica en StarCraft II.
   • Práctica: Implementa Minimax para el tres en raya.

6. IA en entornos de juegos 2D/3D

   Lección 6

   • Comprender la representación del entorno, la navegación, la búsqueda de rutas y los sistemas de comportamiento en espacios virtuales.
   • Estudio de caso: IA en The Legend of Zelda: Breath of the Wild.
   • Práctico: Crea navegación e interacción básicas en entornos 2D y 3D.

7. Sistemas adaptativos y dificultad dinámica

   Lección 7

   • Explora sistemas adaptativos, ajuste dinámico de dificultad, narrativas impulsadas por IA, perfiles de jugadores y estrategias de implementación.
   • Estudio de caso: Left 4 Dead y su Director de IA para la gestión dinámica de enemigos.
   • Práctico: desarrolla un sistema de dificultad adaptativa en Unity.

8. El futuro de la IA en los videojuegos

   Lección 8

   Descubre agentes de IA generalistas, aprendizaje por transferencia, herramientas de diseño y prueba impulsadas por IA, consideraciones éticas de la IA y las nuevas aplicaciones de la IA en VR/AR y en los deportes electrónicos.