Última actualización: 29/04/2019


Curso Académico: 2019/2020

Inteligencia artificial en industria de entretenimiento
(15987)
Grado en Ingeniería Informática (Plan 2011) (Plan: 256 - Estudio: 218)


Coordinador/a: FERNANDEZ ARREGUI, SUSANA

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Informática

Tipo: Optativa
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Inteligencia Artificial
- Capacidad para resolver problemas, tanto individualmente como en equipo (PO a,b,c,d,e,k) - Trabajo en equipo para analizar y diseñar soluciones informáticas (PO a,b,c,d) - Capacidad de análisis y de síntesis (PO a,b,c) - Capacidad de organización y planificación (PO b,c,d) - Capacidad de gestión de la información (captación y análisis de la información) (PO a,b,k) - Capacidad para tomar decisiones (PO a,b,c,d,e) - Motivación por la calidad y la mejora continua (PO b) - Comunicación oral y escrita (PO g) - Razonamiento crítico (PO a,b,d) - Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación (CECC4). Conocimientos básicos y fundamentales de la Inteligencia Artificial en la industria del entretenimiento (PO a) - Interpretación de las especificaciones funcionales encaminadas al desarrollo de aplicaciones orientadas a la industria del entretenimiento (PO a,b,c,e) - Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano en una forma computable para la resolución de problemas mediante un sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes (CECC5). Realización del análisis y el diseño detallado de aplicaciones informáticas en la industria del entretenimiento (PO a,b,c,e,k)
Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción al curso de IA en la industria del entretenimiento 2. Programación de Non Playing Characters (NPCs) 2.1 Búsqueda de caminos 2.1.1. Búsqueda de caminos: técnicas básicas 2.1.2. Búsqueda de caminos: técnicas avanzadas 2.2 Juegos de tablero 2.3 Toma de decisiones 2.3.1. Introducción a la programación 2.3.2. Máquinas de estados 2.3.3. Árboles de decisión y sistemas de reglas 2.3.4. Comportamiento orientado a metas 2.4. Táctica y estrategia 2.5. Aprendizaje automático 2.6. Movimiento colectivo 3. Interfaces y diseño
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Clases magistrales (1 crédito ECTS) - Orientadas, entre otras, a las competencias relacionadas con el conocimiento de los conceptos, relaciones entre los mismos, técnicas a utilizar, o formas de analizar y sintetizar conocimiento (PO a, CECC4) Prácticas en grupos (3 créditos ECTS) - Orientadas, entre otras, a las competencias relacionadas con el trabajo en equipo, la resolución de problemas, la organización del trabajo, o la comunicación oral (presentación de los resultados en público) y escrita (redacción de memorias de los trabajos realizados) (PO b,c,d,e,g,k, CECC5) Trabajos individuales (2 créditos ECTS) - Orientadas, entre otras, a las competencias relacionadas con la planificación, el análisis y la síntesis, el razonamiento crítico, o el aprendizaje de los conceptos. (PO a,c,e,g, CECC4)
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 40
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 60

Bibliografía básica
  • David M. Bourg, Glenn Seemann. AI for game developers. O'Reilly. 2004
  • Ian Millington, John Funge. Artificial Intelligence for Games. Morgan Kaufmann. 2009
  • Steve Rabin. AI game programming wisdom (1,2,3,4). Charles River Media. 2002-2008
Bibliografía complementaria
  • Mat Buckland. Programming Game AI by Example. Wordware Pub. 2004
  • Brian Schwab. AI game engine programming. Course Technology. 2008
  • S. Russell, P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall. 2010

El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.