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Aprenda a implementar uma Máquina de Estados em Unity para controlar comportamentos de personagens 3D. Entenda como estados, transições e triggers funcionam e veja exemplos práticos para criar jogos mais realistas e interativos.
Imagine que você está criando um jogo épico, cheio de personagens que correm, pulam, lutam e fazem aquelas manobras incríveis que todos adoram. Mas aí vem a questão: como fazer esses personagens se moverem de maneira tão realista, como se
Hoje vou falar de um jogo que está na minha lista de “preciso jogar urgentemente, mas ainda não tive tempo” – então, bora embarcar nessa aventura épica juntos! 😄 Imagine a Game Science como aquele grupo de heróis inesperados que
Hoje vou escrever sobre um jogo que gostei bastante, imagine que você é um samurai perdido no mundo dos videogames, à procura de uma aventura épica. E aí, no meio dessa jornada, você encontra “Ghost of Tsushima”! Desenvolvido pela talentosa
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.
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?
Perceptron de Uma Camada Em 1958 Frank Rosenblatt deu vida a perceptron de uma camada, também conhecida como perceptron simples, a vovozinha das redes neurais, sendo o modelo mais simplista de uma rede neural, não podemos esperar que ela faça
Imagine um cérebro humano: complexo, fascinante e incrivelmente eficiente em reconhecer padrões, aprender com experiências e tomar decisões. Agora, imagine capturar a essência dessa incrível máquina biológica e traduzi-la em um modelo computacional. Esse é o cerne das Redes Neurais Artificiais (RNA). Uma RNA é muito mais do que apenas um conjunto de algoritmos; é uma tentativa de replicar o processo de aprendizado humano em um ambiente artificial. Inspiradas pela estrutura e pelo funcionamento do cérebro, as RNAs são projetadas para enfrentar problemas que desafiam as soluções tradicionais. Elas são compostas por neurônios artificiais organizados em camadas, onde cada neurônio processa e transforma informações, permitindo que a rede como um todo aprenda a reconhecer padrões e tomar decisões inteligentes. Em essência, as Redes Neurais Artificiais representam uma convergência notável entre biologia e tecnologia, abrindo caminho para avanços significativos em diversas áreas, desde a medicina até a inteligência artificial em sistemas autônomos. Ao explorar as RNAs, estamos não apenas construindo ferramentas poderosas, mas também desvendando os mistérios do próprio processo de aprendizado humano.
O algoritmo A* (pronunciado “A-estrela”) é como a bússola mágica no arsenal de qualquer desenvolvedor de jogos, guiando personagens e objetos pelo caminho mais curto e eficiente entre dois pontos. Imagine NPCs navegando por labirintos complexos em um RPG ou tropas estrategicamente se deslocando em um jogo de estratégia em tempo real.
A pilha é uma das estruturas de dados mais fundamentais e amplamente utilizadas em ciência da computação. Ela segue o princípio LIFO (Last In, First Out), onde o último elemento a entrar é o primeiro a sair. Vamos explorar em detalhes como a pilha funciona, suas operações principais, vantagens, desvantagens e algumas aplicações práticas.
