Curso de AI Agents in Gaming: From NPCs to Strategic AI
Los agentes de IA han revolucionado los juegos al proporcionar comportamientos inteligentes y receptivos, desde personajes no jugables (NPC) hasta sistemas de toma de decisiones estratégicas. Este curso explora la creación de agentes de IA en los juegos, profundizando en temas esenciales como los árboles de decisión, los algoritmos de búsqueda de rutas y las técnicas de aprendizaje por refuerzo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de juegos de nivel intermedio y entusiastas de la IA que deseen integrar agentes de IA en aplicaciones de juegos de manera efectiva.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda el papel de los agentes de IA en los juegos modernos.
- Desarrollar sistemas de toma de decisiones utilizando árboles de decisión y máquinas de estados finitos.
- Implemente algoritmos de búsqueda de rutas como A* para la navegación en el juego.
- Aplicar técnicas de aprendizaje por refuerzo para crear comportamientos adaptativos de IA.
- Optimice el rendimiento de la IA para entornos de juego en tiempo real.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción a la IA en los videojuegos
- Descripción general de las aplicaciones de IA en los juegos
- Tipos de agentes de IA: NPC, IA estratégica y más
- Conceptos clave en el desarrollo de IA de juegos
Sistemas de toma de decisiones
- Implementación de árboles de decisión para una lógica de IA sencilla
- Máquinas de estados finitos para comportamientos complejos
- Árboles de comportamiento y diseño modular de IA
Búsqueda de rutas y navegación
- Descripción de los algoritmos de búsqueda de rutas
- Implementación del algoritmo A* para la navegación en el juego
- Optimización de la búsqueda de rutas para mapas grandes
Reinforcement Learning en Juegos
- Introducción a los conceptos de aprendizaje por refuerzo
- Formación de agentes de IA mediante Q-learning y redes Q profundas
- Diseño de estructuras de recompensa para comportamientos adaptativos
Optimización del rendimiento de la IA
- Técnicas para la optimización del rendimiento de la IA en tiempo real
- Gestión de recursos y priorización de tareas de IA
- Depuración y solución de problemas de sistemas de IA
Técnicas avanzadas de IA
- Generación de contenido procedimental con IA
- Simulación de comportamientos similares a los de los jugadores
- Integración de la IA con los juegos multijugador
Tendencias futuras en IA de juegos
- IA y aprendizaje automático en los juegos de próxima generación
- Consideraciones éticas en la IA de los juegos
- Explorando la narración y el diseño narrativo impulsados por la IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de programación
- Familiaridad con herramientas o marcos de desarrollo de juegos
- Conocimiento básico de los principios de la IA
Audiencia
- Desarrolladores de juegos
- Entusiastas de la IA
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- Utilizar Grok AI para la ideación y generación de contenido.
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- Aprovechar la IA para la segmentación personalizada de audiencias.
- Garantizar un uso ético y efectivo de la IA en el marketing en redes sociales.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura y las capacidades de la API de Grok AI.
- Personalizar Grok AI para necesidades empresariales específicas.
- Integrar Grok AI con sistemas empresariales y herramientas de automatización.
- Optimizar flujos de trabajo impulsados por IA para mejorar la eficiencia y escalabilidad.
- Garantizar la seguridad, el cumplimiento y el uso responsable de la IA.
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- Identify potential use cases for AI automation with BabyAGI.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Design secure and auditable workflows involving multiple agents.
- Implement data privacy strategies within autonomous systems.
- Integrate logging, governance, and compliance mechanisms.
- Deploy and monitor secure CrewAI-based systems in production environments.