AI+ Game Design Agent - eLearning (examen inclus)
275,00 EUR
- 16 hours
Entrez dans le futur de la création de jeux avec la certification AI+ Game Design Agent™. Un programme spécialisé qui vous permet de combiner l’intelligence artificielle avec le développement créatif de jeux. Apprenez à concevoir des jeux dynamiques et réactifs qui s’adaptent au comportement des joueurs et mettez en valeur vos compétences grâce à de véritables projets de game design utilisant l’IA.
Fonctionnalités clés
Langue
Cours et supports en anglais
Niveau
Niveau intermédiaire
Accès
Accès à la plateforme 24h/24 et 7j/7 pendant 1 an
8 heures de cours vidéo et de contenus multimédias
Recommandation de 16 heures de temps d’étude
eBooks, livres audio, podcasts
Quiz, évaluations et ressources de cours
Examen
Examen en ligne surveillé avec une nouvelle tentative gratuite
Certificat
Attestation de réussite incluse
Créez des expériences de jeu intelligentes et adaptatives
Utilisez l’IA et le Game Design Agent™ pour concevoir des expériences de jeu intelligentes, adaptatives et immersives
Résultats d’apprentissage
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
Conception de jeux améliorée par l’IA
Intégrez l’IA dans les mécaniques de jeu, la narration et les interactions avec les joueurs pour créer des jeux plus intelligents et plus immersifs.
Création de contenu procédural
Utilisez des outils d’IA pour générer des mondes, des niveaux et des ressources de jeu dynamiques.
Gameplay adaptatif et modélisation du joueur
Exploitez l’IA et les données pour personnaliser les expériences et les comportements des joueurs.
Développement d’NPC intelligents
Créez des personnages non joueurs qui apprennent, s’adaptent et réagissent de manière réaliste grâce au machine learning et au traitement du langage naturel
Intégration pratique au jeu
Implémentez des frameworks d’IA dans des moteurs comme Unity et Unreal pour créer des prototypes de jeux innovants et intelligents
Chronologie du cours
Comprendre les agents d’IA
Leçon 1
- Découvrez ce que sont les agents d’IA, leurs architectures, leurs environnements et les principes de base de leur prise de décision.
- Introduction aux systèmes multi-agents.
- Étude de cas : l’IA des fantômes de Pac-Man.
- Pratique : créez un agent IA réactif de base dans un environnement Pygame simple.
Introduction aux agents de jeu en IA
Leçon 2
- Apprenez les principaux composants et comportements des agents de jeu en IA ainsi que leurs architectures.
- Étude de cas : les jeux de course comme Mario Kart et Forza Horizon.
- Pratique : créez un simple jeu de déplacement de boîte dans PlayCanvas.
Apprentissage par renforcement dans la conception de jeux
Leçon 3
- Fondamentaux de l’apprentissage par renforcement, Q-Learning, SARSA et application du RL aux agents de jeu.
- Étude de cas : AlphaZero maîtrise les échecs, le shogi et le go grâce à l’auto-apprentissage.
- Pratique : entraînez un agent RL simple dans l’environnement OpenAI Gym.
IA pour PNJ et recherche de chemin
Leçon 4
- Comprendre les PNJ en tant qu’agents d’IA et mettre en œuvre des techniques d’IA simples.
- Apprenez le pathfinding, l’évitement d’obstacles et l’optimisation des déplacements.
- Étude de cas et atelier pratique : appliquer l’IA aux comportements des PNJ dans des scénarios concrets.
L’IA au service de la prise de décision stratégique
Leçon 5
- Explorez les arbres de décision, Minimax, la recherche arborescente de Monte-Carlo (MCTS) et la prise de décision fondée sur l’utilité.
- Étude de cas : l’IA StarCraft II de DeepMind.
- Pratique : implémentez un agent MCTS de base pour le jeu du morpion avec Pygame.
Agents de jeu IA dans des environnements virtuels 3D
Leçon 6
- Apprenez la représentation d’environnements 3D, la génération de maillages de navigation et la conception de comportements complexes d’agents.
- Étude de cas : The Last of Us.
- Pratique : développez un agent IA 3D avec navigation et interaction dans Unity en utilisant NavMesh et C#.
Tendances futures du game design en IA
Leçon 7
- Explorez les tendances actuelles et émergentes de l’IA, y compris le rôle de l’IA généraliste dans le jeu vidéo.
- Étude de cas : exemples et innovations dans le secteur.
Projet de fin d’études
Leçon 8
Mettez en pratique toutes les compétences dans un projet complet : planification, mise en œuvre, tests, débogage et exécution pratique.
Outils explorés
- Unity ML-Agents
- TensorFlow
- PyTorch
- Python
- OpenAI Gym
- Blender
- NVIDIA Omniverse
- Moteur Godot
- Hugging Face Transformers
- Cadres d’apprentissage par renforcement
- Bibliothèques de traitement du langage naturel
- SDK de vision par ordinateur
- Outils d’analyse de jeu
- Éditeurs d’arbres de comportement
- Outils de génération procédurale
- API de reconnaissance vocale et émotionnelle
- Systèmes d’animation par IA
- Plateformes de simulation 3D
Qui devrait s’inscrire à ce programme ?
Concepteurs de jeux en herbe : pour celles et ceux qui souhaitent intégrer l’IA dans la narration, les mécaniques de jeu et l’expérience des joueurs.
Passionnés d’IA : idéal pour les apprenants curieux de découvrir comment utiliser l’IA pour renforcer la créativité et l’interactivité dans les jeux.
Développeurs de jeux : adapté aux professionnels qui conçoivent des systèmes intelligents, un gameplay adaptatif et des PNJ intelligents
Artistes numériques : idéal pour les créatifs qui souhaitent concevoir, grâce à l’IA, des environnements immersifs et des éléments de jeu dynamiques.
Entrepreneurs technologiques : pour les innovateurs qui cherchent à exploiter l’IA afin de créer des plateformes de jeu interactives de nouvelle génération.
Plus de détails
Prérequis
- Connaissances de base en programmation :À l’aise avec les concepts de programmation et les langages.
- Fondamentaux du game design :Compréhension des mécaniques de jeu essentielles et de leur structure.
- Mathématiques et algorithmes : Solides compétences en logique, en résolution de problèmes et en pensée algorithmique.
- Fondements de l’IA : Familiarité introductive avec les concepts et modèles d’IA.
- Pensée créative :Capacité à imaginer des éléments de jeu dynamiques, interactifs et captivants.
Détails de l'examen
- Durée : 90 minutes
- Réussite : 70 % (35/50)
- Format : 50 questions à choix multiple / à réponses multiples
- Mode de passation : en ligne via une plateforme d’examen surveillé (planification flexible)
- Langue : anglais
Licences et accréditations
Ce cours est proposé par AVC conformément à l’accord du programme de partenariat et respecte les exigences de l’accord de licence.
Politique d’équité
AVC ne fournit pas d’aménagements en raison d’un handicap ou d’un problème médical de ses étudiants. Il est recommandé aux candidats de contacter AVC pour obtenir des conseils et un accompagnement tout au long de la procédure de demande d’aménagement.
Foire aux questions
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