Descrição
Aprendizado de Máquina para Design de Jogos
Aprenda IA e Aprendizado por Reforço através do Desenvolvimento de Jogos no Unity
Neste curso, você explorará o fascinante mundo do Aprendizado de Máquina (ML) aplicando-o ao design de jogos no Unity e Python. Você embarcará em uma jornada para entender os fundamentos do ML e Python, começando com conceitos simples como aprendizado supervisionado, regressão e descida de gradiente. Conforme você avança, mergulhará no aprendizado por reforço, onde aprenderá a combinar Aprendizado por Reforço, Redes Neurais Profundas e outros algoritmos dentro do ambiente Unity. Essas habilidades permitirão que seu agente realize tarefas complexas e dinâmicas. Ao longo do curso, você ganhará experiência prática na construção de ambientes e agentes de RL dinâmicos e completos. Você não apenas aprenderá a criar algoritmos de RL do zero, incluindo Q-learning, SARSA e PPO, mas também a personalizá-los para atender às necessidades específicas do seu ambiente. Ao treinar seus agentes no Unity, você desenvolverá expertise em ferramentas e bibliotecas de ML amplamente utilizadas, como Unity3D, Pytorch, mlagents-learn e scikit-learn. Ao final deste curso, você terá o conhecimento e as habilidades para desenvolver agentes e personagens inteligentes para seus próprios jogos. Seja você um iniciante ou tenha alguma experiência em desenvolvimento de jogos, este curso fornecerá as ferramentas necessárias para criar experiências de jogo imersivas e envolventes.O que você aprenderá
- Adquirir habilidades de codificação de nível intermediário no Unity, incluindo conceitos básicos de programação e criação de jogos
- Treinar um algoritmo simples de Aprendizado por Reforço para realizar tarefas específicas
- Treinar um agente para caminhar e alcançar objetivos usando uma combinação de algoritmos de otimização de política
- Criar seu próprio ambiente de jogo e agente
- Treinar um algoritmo evolutivo para equilibrar uma bola na cabeça de um personagem
- Introdução ao aprendizado de máquina com Python
- Treinar uma combinação de algoritmos CNN e PPO
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