AI+ Gaming™ - eLearning (examen inclus)

Chronologie du cours

1. Introduction à l’IA dans les jeux

   Leçon 1

   Découvrez ce qu’est l’IA, son évolution dans le jeu vidéo, les différents types d’IA de jeu, ainsi que les principaux avantages, défis et innovations.

2. Principes de conception de jeux avec l’IA

   Leçon 2

   • Explorez les mécaniques de jeu, l’expérience des joueurs et la façon dont l’IA façonne le gameplay, la narration et les interactions avec l’environnement.
   • Étude de cas : IA dynamique dans La Terre du Milieu : L’Ombre du Mordor.
   • Pratique : concevez un comportement adaptatif pour les PNJ et des interactions avec l’environnement.

3. Fondements de l’IA dans le jeu vidéo

   Leçon 3

   • Couvrir les concepts fondamentaux de l’IA, les algorithmes de recherche, le pathfinding, la modélisation des comportements d’IA, la génération procédurale de contenu, ainsi qu’une introduction au machine learning et à l’apprentissage par renforcement.
   • Étude de cas : l’IA dans Minecraft.
   • Pratique : implémentez l’algorithme de pathfinding A* et une FSM pour le comportement des PNJ.

4. Fondamentaux de l’apprentissage par renforcement

   Leçon 4

   • Apprenez les états, les actions, les récompenses, les politiques, le Q-learning, le dilemme exploration vs exploitation, ainsi que des méthodes comme les DQN et les gradients de politique.
   • Étude de cas : L’apprentissage par renforcement dans AlphaGo.
   • Pratique : entraînez un modèle d’apprentissage par renforcement sur l’environnement GridWorld d’OpenAI Gym.

5. Planification et prise de décision

   Leçon 5

   • Maîtriser Minimax, l’élagage Alpha-Bêta, la recherche arborescente de Monte-Carlo et leurs applications aux jeux de plateau et aux jeux de stratégie en temps réel (RTS).
   • Étude de cas : l’IA stratégique dans StarCraft II.
   • Pratique : implémentez Minimax pour le morpion.

6. IA dans les environnements de jeux 2D/3D

   Leçon 6

   • Comprendre la représentation de l’environnement, la navigation, la recherche de chemin et les systèmes de comportement dans les espaces virtuels.
   • Étude de cas : l’IA dans The Legend of Zelda: Breath of the Wild.
   • Pratique : créez une navigation et des interactions de base dans des environnements 2D/3D.

7. Systèmes adaptatifs et difficulté dynamique

   Leçon 7

   • Explorez les systèmes adaptatifs, l’ajustement dynamique de la difficulté, la narration pilotée par l’IA, le profilage des joueurs et les stratégies de mise en œuvre.
   • Étude de cas : Left 4 Dead et son AI Director pour une gestion dynamique des ennemis.
   • Pratique : développez un système de difficulté adaptative dans Unity.

8. L’avenir de l’IA dans le jeu vidéo

   Leçon 8

   Découvrez les agents d’IA généralistes, l’apprentissage par transfert, les outils de conception et de test alimentés par l’IA, les enjeux éthiques de l’IA, ainsi que les nouvelles applications de l’IA en VR/AR et dans l’esport.