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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso
Título : CONSTRUINDO UM JOGADOR AUTÔNOMO: IA de aprendizado em jogos usando JavaScript
Otros títulos : Larissa de Oliveira Sousa
metadata.dc.creator: Sousa, Larissa de Oliveira
metadata.dc.contributor.advisor1: Alves, Alessandro Ferreira
metadata.dc.description.resumo: O presente trabalho apresenta um relato de experiência sobre a construção de uma Inteligência Artificial de aprendizado em jogos, vivenciado no contexto de tecnologia, demonstrando o aprendizado de máquina de um jogador autônomo durante os meses fevereiro e março de 2024. O objetivo da pesquisa consiste em apresentar aprendizado de máquina, que é um campo da inteligência artificial que se concentra nos desenvolvimentos de algoritmos e técnicas que permitem computadores aprenderem a partir de dados, utilizando ferramentas que permitem visualizar este aprendizado. Através desta narrativa, foram desenvolvidos um jogador autônomo para demonstrar a evolução do aprendizado de máquina de um jogo, isso aconteceu a partir de ferramentas utilizadas no desenvolvimento web. Foram analisados e descritos a construção de uma inteligência artificial onde demonstrou seu aprendizado. A experiência baseou-se teoricamente em ensinar “joaninhas" a seguir em frente desviando-se de “predadores” usando sensores frontais. De acordo Endo e Tanaka (2023), estudos recentes mostram que estão testando métodos de IA em jogos da atualidade, devido à vasta incerteza e complexidade. A complexidade é um fator relevante nos estudos de algoritmos de desenvolvimento de inteligências artificiais, pois quanto mais complexo o jogo maior é a dificuldade da pesquisa e a inclusão de inteligência artificial. Além disso, o aprendizado de máquina tem contribuído para melhoria em diversos campos de atuação. Esse é o resultado dos avanços nas últimas décadas que permitiram projetos inovadores baseando-se em inteligência artificial. Acredita-se que os resultados deste relato possam contribuir para o debate e reflexões sobre inteligência artificial e seu impacto na aprendizagem de máquinas em jogos.
Resumen : The present work presents an experience report on the construction of an Artificial Intelligence for learning in games, experienced in the context of technology, demonstrating the machine learning of an autonomous player during the months of February and March 2024. The objective of the research consists of introduce machine learning, which is a field of artificial intelligence that focuses on the development of algorithms and techniques that allow 19 computers to learn from data, using tools that allow you to visualize this learning. Through this narrative, an autonomous player was developed to demonstrate the evolution of machine learning in a game, using tools used in web development. The construction of artificial intelligence was analyzed and described, demonstrating its learning. The experience was theoretically based on teaching “ladybugs” to move forward by avoiding “predators” using frontal sensors. According to Endo and Tanaka (2023), recent studies show that they are testing AI methods in current games, due to to vast uncertainty and complexity. Complexity is a relevant factor in studies of artificial intelligence development algorithms, as the more complex the game, the greater the difficulty of research and the inclusion of artificial intelligence. Furthermore, machine learning has contributed for improvement in various fields of activity. This is the result of advances in recent decades that have allowed innovative projects based on artificial intelligence. It is believed that the results of this report can contribute to the debate and reflections on artificial intelligence and its impact on machine learning in games.
Palabras clave : IA
Aprendizado de Máquina
Inteligência Artificial
metadata.dc.subject.cnpq: Ciências Exatas e da Terra
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Editorial : Fundação de Ensino e Pesquisa do Sul de Minas
metadata.dc.publisher.initials: FEPESMIG
metadata.dc.publisher.department: Centro Universitário
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI : http://repositorio.unis.edu.br/handle/prefix/2696
Fecha de publicación : 12-abr-2024
Aparece en las colecciones: Sistemas de Informação

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