Autenticação

Utilizador:

Senha:

Iniciar sessão

Esqueceu-se da senha?

Inteligência Artificial para videojogos

Código:

DVAM20

Sigla:

IAV

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Ciências Informáticas

Ocorrência: 2023/2024 - 1S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Sistemas e Informática
Curso/CE Responsável:	Curso Técnico Superior Profissional em Desenvolvimento de Videojogos e Aplicações Multimédia

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
DVAM	14	Plano_estudos_2018_19	2	-	6	60	162

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Dar aos alunos conhecimentos de métodos de resolução de problemas baseados em técnicas de Inteligência Artificial, tipicamente recorrendo à representação e utilização de conhecimento.

Pretende-se dotar os alunos da compreensão e capacidade de programação de algoritmos de procura em espaço de estados e outros usados em teoria de jogos.

Resultados de aprendizagem e competências

Compreender diferentes técnicas de inteligência articial e saber as suas vantagens e desvantagens.
Conseguir implementar as técnicas de IA para resolução de problemas na área dos videojogos.
Desenvolver capacidades de trabalho em grupo e autónomo.

Modo de trabalho

Presencial

Programa

Conteúdos Programáticos

1. Introdução à Inteligência Artificial
2. Algoritmos de Procura

1. Métodos Exaustivos
2. Satisfação de Restrições
3. Métodos Informados
4. Pesquisas Baseadas em Heurísticas

1. Teoria de Jogos

1. Os Jogos como Problemas de Procura em Espaços de Estados
2. Algoritmo Minimax
3. Algoritmo Alfa-Beta

1. Aplicações específicas de IA em desenvolvimento de videojogos

1. Agentes inteligentes
2. Navegação e descoberta de caminhos
3. Geração Procedimental de Conteúdo
4. Algoritmos Genéticos

Bibliografia Obrigatória

Stuart Russel, Peter Norvig; Artificial Intelligence: A Modern Approach

Bibliografia Complementar

Ian Millington, John Funge; Artificial Intelligence for Games, 2nd edition

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Relativamente aos conceitos teóricos, será utilizada uma metodologia expositiva com analogias para apresentação dos vários conceitos, seguida de uma metodologia participativa no que se refere à discussão dos exemplos apresentados.

Relativamente à componente prática a metodologia será essencialmente ativa e participativa com recurso à resolução de problemas, análise de casos reais e proposta/desenvolvimento de novas soluções.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Teste	40,00
Trabalho laboratorial	60,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Elaboração de projeto	62,00
Estudo autónomo	40,00
Frequência das aulas	60,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

4 mini-projetos (game jams) no qual implementam:

[15%] Algoritmos de Procura (Em particular o A*)

[15%] Algoritmo Alfa-Beta

[15%] Geração Procedimental

[15%] Machine Learning (Reinforcement Learning)


Um teste, correspondente a 40%.

Fórmula de cálculo da classificação final

MP - Mini Projeto
T - Teste

FINAL = MP1 * 0.15 + MP2 * 0.15 + MP3 * 0.15 +MP4 * 0.15 + T * 0.4