Agentes de IA en los Videojuegos: De los PNJ a la IA Estratégica
Los agentes de IA han revolucionado los videojuegos al proporcionar comportamientos inteligentes y responsivos, desde personajes no jugables (NPCs) hasta sistemas de toma de decisiones estratégicas. Este curso explora la creación de agentes de IA en juegos, adentrándose en temas esenciales como árboles de decisión, algoritmos de búsqueda de caminos y técnicas de aprendizaje por refuerzo.
Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de juegos intermedios y entusiastas de la IA que desean integrar agentes de IA en aplicaciones de juegos de manera efectiva.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de los agentes de IA en los videojuegos modernos.
- Desarrollar sistemas de toma de decisiones utilizando árboles de decisión y máquinas de estado finito.
- Implementar algoritmos de búsqueda de caminos como A* para la navegación en juegos.
- Aplicar técnicas de aprendizaje por refuerzo para crear comportamientos adaptativos de IA.
- Optimizar el rendimiento de la IA en entornos de juego en tiempo real.
Formato del Curso
- Lectura y discusión interactiva.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Temario del curso
Introducción a la IA en los Videojuegos
- Visión general de las aplicaciones de IA en los juegos
- Tipos de agentes de IA: PNJs, IA estratégica y más
- Conceptos clave en el desarrollo de IA para juegos
Sistemas de Toma de Decisiones
- Implementación de árboles de decisión para la lógica de IA simple
- Máquinas de estados finitos para comportamientos complejos
- Árboles de comportamiento y diseño modular de IA
Búsqueda de Rutas y Navegación
- Comprensión de los algoritmos de búsqueda de rutas
- Implementación del algoritmo A* para la navegación en juegos
- Optimización de la búsqueda de rutas para mapas grandes
Aprendizaje por Refuerzo en Juegos
- Introducción a los conceptos de aprendizaje por refuerzo
- Entrenamiento de agentes de IA usando Q-learning y redes neuronales profundas (DQN)
- Diseño de estructuras de recompensa para comportamientos adaptables
Optimización del Rendimiento de la IA
- Técnicas para optimizar el rendimiento de la IA en tiempo real
- Gestión de recursos y priorización de tareas de IA
- Depuración y solución de problemas en sistemas de IA
Técnicas Avanzadas de IA
- Generación procedural de contenido con IA
- Simulación de comportamientos similares a los jugadores
- Integración de IA en juegos multijugador
Tendencias Futuras en la IA para Juegos
- IA y aprendizaje automático en la próxima generación de juegos
- Consideraciones éticas en la IA para juegos
- Explorando narrativas e historias impulsadas por IA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de conceptos de programación
- Familiaridad con herramientas o marcos de desarrollo de juegos
- Conocimientos básicos de principios de IA
Público objetivo
- Desarrolladores de juegos
- Entusiastas de la IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Testimonios (1)
Me gusta cómo el curso está diseñado para atender las necesidades de lo que queremos crear para el trabajo.
Alexius Burris - Weatherford
Curso - From 3ds Max to Unreal: Mastering Real-Time Visualization
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De Autodesk 3ds Max a Unreal: Maestría en Visualización en Tiempo Real
21 HorasEste curso dirigido por un instructor y en vivo en Guatemala (en línea o presencial) está destinado a artistas 3D intermedios y avanzados, desarrolladores de juegos y profesionales de la visualización que deseen aprovechar sus habilidades en Autodesk 3ds Max y aprender cómo crear experiencias inmersivas en tiempo real con Unreal Engine.
Al final de este curso, los participantes podrán:
- Comprender las principales diferencias entre los flujos de trabajo de 3ds Max y Unreal Engine.
- Importar modelos 3D, animaciones y activos desde 3ds Max a Unreal Engine.
- Crear y personalizar materiales, texturas y shaders en Unreal Engine.
- Configurar iluminación dinámica e iluminación global para renderizado en tiempo real.
- Implementar interactividad y mecánicas de juego utilizando el scripting visual Blueprint.
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Avanzado de LangGraph: Optimización, Depuración y Monitoreo de Grafos Complejos
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Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está destinada a ingenieros avanzados de plataformas AI, DevOps para AI y arquitectos ML que desean optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph de grado de producción.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para velocidad, costo y escalabilidad.
- Diseñar confiabilidad con reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
- Depurar y rastrear ejecuciones del gráfico, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente problemas de producción.
- Instrumentar gráficos con registros, métricas y trazas, implementar en producción y monitorear SLAs y costos.
Formato del Curso
- Sesión interactiva de lectura y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para concertar la fecha.
Building Coding Agents with Devstral: From Agent Design to Tooling
14 HorasDevstral es un marco de trabajo de código abierto diseñado para crear y ejecutar agentes de codificación que pueden interactuar con bases de código, herramientas de desarrollo y APIs para mejorar la productividad en ingeniería.
Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, equipos de tooling de desarrolladores y SREs que deseen diseñar, implementar y optimizar agentes de codificación utilizando Devstral.
Al final de este curso, los participantes podrán:
- Configurar e instalar Devstral para el desarrollo de agentes de codificación.
- Diseñar flujos de trabajo agente para la exploración y modificación de bases de código.
- Integrar agentes de codificación con herramientas de desarrolladores y APIs.
- Implementar las mejores prácticas para el despliegue seguro y eficiente de agentes.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación hands-on en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Open-Source Model Ops: Auto-Hospedaje, Ajuste Fino y Gobernanza con Modelos Devstral & Mistral
14 HorasLos modelos Devstral y Mistral son tecnologías de IA de código abierto diseñadas para una implementación flexible, ajustes finos y una integración escalable.
Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en el sitio) está destinado a ingenieros de ML intermedios a avanzados, equipos de plataforma e ingenieros de investigación que deseen autohospedar, ajustar y gobernar los modelos Mistral y Devstral en entornos de producción.
Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:
- Configurar y configurar entornos autohospedados para los modelos Mistral y Devstral.
- Aplicar técnicas de ajuste fino para un rendimiento específico del dominio.
- Implementar versionado, monitoreo y gobernanza del ciclo de vida.
- Garantizar la seguridad, el cumplimiento y el uso responsable de modelos de código abierto.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos en autohospedaje y ajuste fino.
- Implementación de pipelines de gobernanza y monitoreo en un laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para arreglarlo.
Fiji: Procesamiento de Imágenes para Biotecnología y Toxicología
14 HorasEsta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a investigadores y profesionales de laboratorio de nivel principiante a intermedio que deseen procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, células sanguíneas, algas y otras muestras biológicas.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
- Preprocesar y mejorar imágenes científicas para un mejor análisis.
- Analizar imágenes cuantitativamente, incluyendo el conteo de células y la medición de áreas.
- Automatizar tareas repetitivas utilizando macros y complementos.
- Personalizar flujos de trabajo para necesidades específicas de análisis de imágenes en investigación biológica.
Aplicaciones de LangGraph en Finanzas
35 HorasLangGraph es un marco para construir aplicaciones LLM estatales y multiactor como gráficos componibles con estado persistente y control sobre la ejecución.
Este entrenamiento dirigido por el instructor (en línea o en sitio) está destinado a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones financieras basadas en LangGraph con una gobernanza, observabilidad y cumplimiento adecuados.
Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para finanzas alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
- Integrar estándares de datos financieros y ontologías en el estado del gráfico y las herramientas.
- Implementar controles de fiabilidad, seguridad y human-in-the-loop para procesos críticos.
- Desplegar, monitorear y optimizar sistemas de LangGraph para rendimiento, costos y SLAs.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Fundamentos de LangGraph: Instrucción y Encadenamiento de LLM Basado en Grafos
14 HorasLangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones LLM con estructura de grafo que admiten planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante, ingenieros de prompt y profesionales de datos que desean diseñar y construir flujos de trabajo LLM de múltiples pasos confiables utilizando LangGraph.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Explicar los conceptos básicos de LangGraph (nodos, bordes y estado) y cuándo utilizarlos.
- Construir cadenas de instrucciones que se ramifiquen, llamen a herramientas y mantengan memoria.
- Integrar recuperación y APIs externas en flujos de trabajo basados en grafos.
- Probar, depurar y evaluar aplicaciones de LangGraph para garantizar su fiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Lección interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y explicaciones de código en un entorno de sandbox.
- Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, pruebas y evaluación.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
LangGraph en la Salud: Orquestación de Flujos de Trabajo para Entornos Regulados
35 HorasLangGraph habilita flujos de trabajo multiactor y con estado, impulsados por LLMs, con un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el ámbito de la salud, estas capacidades son cruciales para cumplir con los requisitos normativos, garantizar la interoperabilidad y desarrollar sistemas de apoyo a la toma de decisiones que se alineen con los flujos de trabajo médicos.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones basadas en LangGraph para la salud, abordando desafíos regulatorios, éticos y operativos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo específicos del sector sanitario con LangGraph, teniendo en cuenta la conformidad y la auditoría.
- Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías médicas y estándares (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar las mejores prácticas para confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
- Distribuir, supervisar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Ejercicios prácticos con estudios de casos reales.
- Ejercitación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para coordinar.
LangGraph para Aplicaciones Legales
35 HorasLangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones LLM estatales y multi-actor como grafos componibles con estado persistente y control preciso sobre la ejecución.
Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o en sitio) está dirigido a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph con los controles necesarios de cumplimiento, rastreabilidad y gobernanza.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo legales específicos en LangGraph que preserven la auditabilidad y el cumplimiento.
- Integrar ontologías legales y estándares documentales en el estado del grafo y su procesamiento.
- Implementar salvaguardas, aprobaciones con intervención humana y rutas de decisión rastreables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios de LangGraph en producción con observabilidad y controles de costo.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, comuníquese con nosotros para hacer los arreglos necesarios.
Construcción de Flujos de Trabajo Dinámicos con LangGraph y Agentes de LLM
14 HorasLangGraph es un framework para componer flujos de trabajo basados en LLM con estructura de grafo, que admiten ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio y equipos de producto que deseen combinar la lógica de grafos de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de atención al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos de respaldo para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y estructuras de salida en bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y blindar el comportamiento de los agentes para garantizar fiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión guiada.
- Laboratorios dirigidos y análisis de código en un entorno de pruebas.
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre compañeros.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.
LangGraph para la Automatización de Marketing
14 HorasLangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multietapa con LLMs y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.
Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a marketeros, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización de nivel intermedio que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas y ramificadas y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de correo electrónico y contenido estructurados en grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto en campañas multietapa.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones en grupo.
- Laboratorios prácticos para implementar flujos de trabajo de correo electrónico y pipelines de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Editor Unreal para Fortnite (UEFN)
7 HorasEste curso dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está orientado a desarrolladores de juegos y creadores de contenido generado por usuarios (UGC) de nivel principiante a intermedio que desean diseñar, desarrollar y publicar experiencias interactivas y monetizables para jugadores de Fortnite.
Al finalizar este curso, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de UEFN y su papel en la creación de contenido generado por usuarios dentro de Fortnite.
- Navegar por la interfaz de UEFN, configurar proyectos y gestionar activos de manera eficaz.
- Desarrollar y publicar experiencias personalizadas en Fortnite utilizando herramientas de construcción y paisajismo del mundo.
- Aplicar conceptos básicos de programación utilizando el lenguaje de scripting Verse.
- Colaborar en proyectos de UEFN y prepararse para oportunidades de monetización en Fortnite.
Entornos Virtuales Industriales con Unity, Blender y Visual Studio
21 HorasUnity, Blender y Visual Studio juntos proporcionan una poderosa herramienta para crear y programar entornos virtuales industriales. Unity permite la simulación y visualización interactivas, Blender ofrece capacidades avanzadas de modelado 3D, y Visual Studio sirve como el núcleo de programación para integrar sistemas de control y lógica industrial.
Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen diseñar, modelar y programar entornos industriales para simulación, capacitación e integración.
Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:
- Diseñar y modelar equipos e escenarios industriales utilizando Blender.
- Importar y optimizar modelos 3D en Unity para visualización.
- Programar la lógica del sistema y flujos de trabajo de integración en Visual Studio.
- Crear entornos virtuales industriales interactivos con conexiones a sistemas de control.
Formato del Curso
- Conferencia y discusión interactivas.
- Modelado 3D y desarrollo de entornos prácticos.
- Ejercicios de programación e integración con demostraciones en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Unreal Engine 4: Desarrollo de juegos 3D con C ++
21 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala cubre los fundamentos del desarrollo de juegos con Unreal Engine 4 y brinda a los participantes la oportunidad de crear su propio juego de muestra.
Inmersión Profunda en Unreal Engine 5
14 HorasEste curso de formación presencial dirigido por un instructor en Guatemala (en línea o en las instalaciones del cliente) está orientado a desarrolladores de juegos que deseen obtener una comprensión completa de UE5 y aprender cómo utilizarlo para crear contenido realista en tiempo real.
Al final de este curso, los participantes serán capaces de:
- Aprender y entender las nuevas características de la versión UE5.
- Utilizar las capacidades de creación en 3D en tiempo real de UE5 para crear visuales realistas.
- Explorar y construir mundos visuales y juegos.
- Aprender y dominar los principios de diseño de juegos.
- Crear animaciones de escenas cortas (cutscenes).