AI for Games and Simulation [MA_AIGS]

Type Module d'approfondissement

Responsable Perez Uribe Andres

Spécialisationsconcernée-s

Aucun

Contrainte temporelle Indifférent

Capacité minimum 5

Capacité maximum 25

Groupe de site Lausanne

Résumé Prof. Andres Perez-Uribe (HEIG-VD) http://ape.iict.chProf. Carlos Peña (HEIG-VD)

L'intelligence artificielle (AI) est un domaine qui a toujours été lié au domaine des jeux.Les jeux ont été à la fois un "challenge" et un moteur dans une recherche visant laconception de machines "intelligentes". La plupart des jeux intégrant l'AI font appel àdes techniques symboliques issues de la Good Old-fashioned Artificial Intelligence(GOFAI). Or, des nouvelles techniques dites bio-inspirées, telles que les réseaux deneurones à apprentissage par renforcement et l'évolution artificielle offrent uneapproche prometteuse pour le développement des jeux d'un nouveau genre. Prochede cette nouvelle approche, dans le domaine de la simulation, un nouveau paradigmeest aussi apparu comme alternative à la simulation à base d'équations: celui de lasimulation à l'aide de modèles à base d'individus (agent or individual-based models).Dans ce cours, nous aborderons diverses techniques de l'AI symbolique et de l'AIbio-inspirée, nous étudierons comment les utiliser dans les domaines des jeux et de lasimulation des systèmes économiques, écologiques, biologiques et sociaux. Nousaborderons également le développement des "serious games", c'est à dire, des jeuxqui combinent une intention sérieuse, de type pédagogique, informative oud'entraînement.

Objectifs--------

A l'issue de ce cours, l'étudiant-e sera capable de :

* Comprendre les principes de fonctionnement de quelques algorithmes (choisis)d'intelligence artificielle

* Mettre en place des algorithmes d'intelligence artificielle basés sur les réseaux deneurones, les algorithmes évolutionnistes, la logique floue et des algorithmes derecherche et planning, tels que Minimax et A*, dans le domaine des jeux

* Comprendre les avantages et les désavantages de l'utilisation des modèles à based'agents comme outil de simulation d'un système économique, écologique, biologiqueou sociale.

* Aborder l'idée du développement des "serious games" comme mécanisme derésolution de problèmes de la vie réelle.

Contenu du cours---------------

AI for Games and SimulationGénéré le 15.03.2022 à 14:41

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AI for Games and Simulation [MA_AIGS]

1. Introduction et état de l'art2. Good Old-fashioned AI: algorithmes Minimax et A* (Echecs, Dames, Reversi,Tic-tac-toe, 8-puzzle, Mario Bros)3. Logique Floue (Mario Bros)4. Systèmes bio-inspirés et évolution artificielle (EvoCarGame, GeneCraft, Robocode)5. Apprentissage par renforcement (BlackJack, Backgammon)6. Apprentissage supervisé7. Systèmes neuro-flous8. TORCS (Open Racing Car Simulator)9. Evolution des systèmes flous (TORCS)10. Modèles à base d'agents et serious games

Contenu Sujet Temps[%]Introduction et état de l'art 7

Algorithmes de l'AI classique et son application dans le domaine des jeux 10Algorithmes bio-inspirées et son application dans le domaine des jeux 40Simulation à base d'agents (principes et outils) & serious games 20Conclusions et perspectives 3Projets 20

Connaissancespréalables

Bonnes bases de programmation, Java, C, C++

Modules pré-requis Aucun

MAs exclusifs Aucun

Méthodesd'enseignement

Mode Périodes d'enseignement Volume de travail (en heures)Exposés 18 38.57Exercices 0 0Travaux pratiques 24 51.43TOTAL 42 90Crédits ECTS 3

Évaluation (2021-2022) Examen oral : 60%Contrôle(s) continu(s) / projet(s) : 40%

Langues Français Allemand Anglais Italien EspagnolEnseignement XDocumentation X XQuestions d'examen X

Compétences visées Gérer le projet 25%

Analyser et spécifier des produits / services 25%

Développer et réaliser 25%

Documenter (rapport) 25%

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