IA Generativa: Criando Diálogos na Unity com Gemini
A Inteligência Artificial Generativa (IAG) está revolucionando a indústria de
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Machine Learning: Treinando um modelo para tomar decisões em um Jogo de adição
Este artigo detalha o processo de desenvolvimento de um modelo de machine learning para a análise de desempenho em um jogo educativo de adição. Utilizando a biblioteca PyTorch e o motor de jogo Unity, o objetivo principal é classificar o desempenho do jogador (avancar ou permanecer no mesmo nível) com base em métricas como número de acertos consecutivos, tempo médio de resposta e total de erros cometidos. O artigo abrange desde a leitura e preparação dos dados até a criação, treinamento, avaliação e exportação do modelo para um formato compatível com outros ambientes, como Unity.
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A Inteligência Artificial na Educação Personalizada
A Inteligência Artificial na Educação Personalizada: Uma Revolução no Ensino
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Inteligência Artificial: Domínio de Jogos com Aprendizagem por Reforço
Reinforcement Learning é um ramo da Inteligência Artificial que se inspira muito em como aprendemos no dia a dia: por meio de tentativa e erro. Imagine que você está jogando um jogo de plataforma: e o NPC (o agente) pula, corre, enfrenta inimigos e coleta moedas — tudo para maximizar a quantidade de pontos (a recompensa) ao longo da aventura. Se você cair em um buraco ou bater em um inimigo, perde pontos (recompensa negativa); se coletar moedas ou derrotar chefes, ganha pontos (recompensa positiva). Ao jogar diversas vezes, você começa a “aprender” uma sequência de ações que leva aos melhores resultados. É exatamente isso que acontece no processo de Aprendizagem por Reforço.
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Quando a Criatividade Ganha um Aliado: IA no Mundo das Artes
Você já imaginou um futuro onde máquinas pintam quadros dignos de museus, compõem músicas emocionantes e criam animações que parecem ter saído da imaginação de um gênio? Bem, esse futuro já chegou – e está mudando a forma como entendemos e praticamos a criatividade.
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5 Motivos para usar GOAP em Jogos
Quais os 5 Motivos para usar GOAP em jogos. Essa técnica permite que NPCs tomem decisões inteligentes, ajustem suas ações facilmente, e respondam ao ambiente de forma realista. Ele reduz o código necessário, organizando melhor os comportamentos e aumenta o engajamento do jogador, criando personagens mais imersivos e dinâmicos. 🎮✨
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6 Benefícios de Usar Behavior Trees em Seus Projetos de Jogo
Aprenda a usar Behavior Trees no Unity para criar NPCs inteligentes que se comportam de forma realista. Nesta jornada divertida, exploraremos como as Behavior Trees, FSMs e GOAP podem aprimorar a inteligência artificial nos jogos.
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5 IAs Que Vão Explodir Seu Processo de Prototipagem de Modelos 3D
Criação de Modelos 3D: O Futuro da Criatividade em Jogos
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TensorFlow – De Nível em Nível: Como Prever o Tempo de Jogo
No universo dos games, desvendar o comportamento dos jogadores é um superpoder para desenvolvedores e publicadores. Então, que tal conhecer o TensorFlow? Essa biblioteca de código aberto para computação numérica e aprendizado de máquina, criada pela equipe do Google Brain Team.
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Regressão Linear: Perseguição Inteligente
Imagine que você está desenvolvendo um jogo onde inimigos devem seguir o player em um vasto mundo aberto. A forma como o NPC se movimenta pode ser essencial para proporcionar uma experiência de jogo mais envolvente. Para isso, você decide utilizar um modelo de regressão linear para ajustar a velocidade dos inimigos conforme a distância ao alvo. Vamos ver como isso funciona?
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