FenixEdu™

Disciplina

Inteligência Artificial para Jogos

Área

Área Científica de Inteligência Artificial > Tecnologia de Inteligência Artificial

Activa nos planos curriculares

MEIC-A 2021 > MEIC-A 2021 > 2º Ciclo > Area Principal > Agrupamentos > Jogos > Inteligência Artificial para Jogos

MEIC-T 2018 > MEIC-T 2018 > 2º Ciclo > Agrupamentos > Jogos > Inteligência Artificial para Jogos

MEIC-A 2018 > MEIC-A 2018 > 2º Ciclo > Agrupamentos > Jogos > Inteligência Artificial para Jogos

MEIC-T 2021 > MEIC-T 2021 > 2º Ciclo > Área Principal > Agrupamentos > Jogos > Inteligência Artificial para Jogos

MEIC-T 2015 > MEIC-T 2015 > 2º Ciclo > Agrupamentos > Jogos > Inteligência Artificial para Jogos

MEIC-A 2015 > MEIC-A 2015 > 2º Ciclo > Agrupamentos > Jogos > Inteligência Artificial para Jogos

Nível

3 Projectos e 3 Quizzes

Tipo

Não Estruturante

Regime

Semestral

Carga Horária

1º Semestre

Aula Teórica (T): 2.0 h/semana

Aula de Laboratório (PL): 1.5 h/semana

Trabalho Autónomo: 119.0 h/semestre

Créditos ECTS:

Objectivos

1. Reconhecer as diferenças entre a IA tradicional e aplicação de técnicas de IA ao desenvolvimento de Jogos de Computador, onde outros factores como a jogabilidade são mais importantes que a inteligência do adversário. 2. Conhecer os problemas práticos do desenvolvimento de IA para Jogos de Computador, bem como as diferentes vertentes das técnicas aplicadas em Jogos de Computador comerciais. 3. Saber desenhar e construir um sistema de IA para um jogo de computador, qualquer que seja o seu estilo: acção, desporto, estratégia, narrativa, etc.

Programa

1. Visão Geral IA para Jogos. A falácia da complexidade. O papel da IA na experiência de jogo do jogador. Considerações acerca das limitações temporais e de memória. O motor de IA para jogos. Competições de IA para Jogos. 2. Procura de caminhos mais curtos. Grafo de caminhos. Dijkstra. A*. Aperfeiçoar o A*. Representação de mundos. Procura de caminhos hierárquica. Procura de caminhos em tempo real. Planeamento de movimento. 3. Movimento. Conceitos fundamentais de algoritmos de Movimento. Algoritmos de movimento “Kinematicos”. Comportamentos de condução. Utilização de Física para predição. Movimento coordenado. Controlo motor. 4. Decisão. Árvores de decisão. Máquinas de estado. Árvores de comportamento. Lógica “Fuzzy”. Comportamento baseado em objectivos. Sistemas baseados em regras. 5. IA para tácticas e estratégia. Tácticas com pontos de localização. Análise Táctica. Procura de caminhos táctica. Acções coordenadas. 6. Aprendizagem em Jogos.

Metodologia de avaliação

3 Projectos e 3 Quizzes

Pré-requisitos

Experência em C# ou C++ programming

Componente Laboratorial

Preencher com a componente Laboratorial.

Princípios Éticos

Todos os membros de um grupo são responsáveis pelo trabalho do grupo. Em qualquer avaliação, todo aluno deve divulgar honestamente qualquer ajuda recebida e fontes usadas. Numa avaliação oral, todo aluno deverá ser capaz de apresentar e responder a perguntas sobre toda a avaliação.

Componente de Programação e Computação

Na disciplina, os alunos são expostos e têm de implementar vários algoritmos de IA. Os projectos são realizados com programação em C#

Componente de Competências Transversais

As Competências Transversais a desenvolver estão de acordo com o definido pela comissão de competências transversais, incluindo: Pensamento crítico e inovador Competências intrapessoais Competências interpessoais Literacia da Informação