Inteligência Artificial para Entretenimento

Conhecimentos de Base Recomendados

Fundamentos de Inteligência Artificial; Programação em Python; Conhecimentos sólidos de Inglês ao nível da leitura, escrita e fala.

Métodos de Ensino

Durante as aulas teóricas (T) serão apresentados e discutidos os conceitos, as teorias, os algoritmos. Nas aulas (PL) os alunos consolidarão o que aprenderam nas T. Os trabalhos práticos serão realizados sob a orientação do docente. A avaliação será baseada em duas componentes: (1) projetos envolvendo as técnicas; (2) trabalho de investigação.

Resultados de Aprendizagem

A UC tem como objetivo o estudo, desenvolvimento e aplicação de técnicas e ferramentas de inteligência Artificial no contexto do desenvolvimento de produtos com objetivos de entretenimento. Será dado particular ênfase a cenários de co-criação não descurando geração procedimental de conteúdos, narrativa, mecânica de jogos e simulação social. Serão analisados os principais desafios e oportunidades nesta área. Será dado ênfase à aprendizagem pela prática e segue-se uma abordagem de Project Based Learning.

No final da unidade, o/a estudante terá uma visão abrangente da área da IA para o entretenimento e será também capaz de desenvolver e/ou adaptar sistemas de IA por forma a dar resposta a necessidades reais, aplicando estas abordagens a vários domínios de entretenimento.

As principais competências a desenvolver são:

Instrumentais - análise e síntese, resolução de problemas

Pessoais - pensamento crítico

Sistémicas - aplicação prática do conhecimento teórico; investigação.

Estágio(s)

Não

Programa

1. IA no Entretenimento

2. Co-Criatividade Homem-Computador

2.1 Conceitos-Chave e Categorizações

2.2 Exemplos de Co-Criatividade no Entretenimento

2.3 Avaliação

2.4 Enquadramentos Teóricos

3. Mecânicas de Jogo Inteligentes

3.1 Ajuste de Dificuldade Impulsionado por IA

3.2 Sistemas de Eventos Dinâmicos

3.3 IA nos Sistemas de Regras de Jogo

4. Geração Procedimental

4.1 Geração de Ativos

4.2 Criação de Terrenos e Ambientes

4.4 Geração de Cenários

4.5 Design de Níveis Adaptativo

5. IA de Personagens e Narrativa

5.1 Narrativa Dinâmica

5.2 NPCs Inteligentes (Personagens Não Jogadores)

5.3 Personagens Emocionalmente Responsivas

5.4 Interação Textual e Sistemas de Diálogo com IA

5.5 IA Comportamental para Desenvolvimento de Personagens

6. IA e Simulação Social

6.1 Modelos de Interação Social

6.2 Simulação de Multidões

6.3 Modelação Emocional e Psicológica

6.4 Simulações de Ecossistemas e Económicas.

Docente(s) responsável(eis)

Eliezer de Souza da Silva

Métodos de Avaliação

Avaliação
Trabalho de investigação: 40.0%
Projecto: 60.0%

Bibliografia

G. N. Yannakakis and J. Togelius, Artificial Intelligence and Games. Cham, Switzerland: Springer, 2018.

T. Veale and R. Pérez y Pérez, Eds., Computational Creativity: The Philosophy and Engineering of Autonomously Creative Systems. Springer, 2019.

N. Shaker, J. Togelius, and M. J. Nelson, Procedural Content Generation in Games: A Textbook and an Overview of Current Research. Cham, Switzerland: Springer, 2016.

S. Rabin, Ed., Game AI Pro: Collected Wisdom of Game AI Professionals. Boca Raton, FL: CRC Press, 2013.

P. Machado and J. Romero, Eds., The Art of Artificial Intelligence: Themes, Case Studies and Connections. Cham, Switzerland: Springer, 2020.

A. Cardoso, Ed., Computational Creativity: The Philosophy and Future of AI. Cham, Switzerland: Springer, 2021.