Clase magistral de IA de Unreal Engine 5, ecosistema completo: Behavior Tree, State Tree, EQS, Smart Objects.
Duración
Aproximadamente 20 horas de contenido de vídeo bajo demanda, divididas en 43 lecciones intensivas y prácticas.
EL CURSO ESTÁ ACTUALMENTE EN OFERTA CON UN 50 % DE DESCUENTO HASTA EL 21 DE ABRIL.
Precio
150 € +
IVA
Domina el ecosistema de la Inteligencia Artificial en Unreal Engine 5 a través de un recorrido formativo completo, actualizado y profundamente práctico. Desde los fundamentos de los Behavior Trees hasta las nuevas fronteras de los State Trees, los Smart Objects y el sistema EQS, este curso te proporcionará las competencias técnicas para diseñar NPC complejos, reactivos y capaces de interactuar de forma avanzada con el entorno y entre sí. Gracias a un enfoque modular, aprenderás a construir arquitecturas de IA escalables, partiendo de la configuración del controller hasta la comunicación avanzada entre agentes.
Soluciones para Escuelas y Empresas: Es posible solicitar paquetes dedicados a instituciones formativas o empresas a precios reducidos, con accesos personalizados para los estudiantes. Para más información, contáctanos en: info@biunivoca.com
Los subtítulos en inglés y español se generan automáticamente
SIGUIENDO ESTE CURSO PODRÁS:
Domina diferentes arquitecturas de IA: Aprenderás a elegir y usar la herramienta correcta entre simples Blueprints, Behavior Trees y los nuevos State Trees.
Crea sistemas desde cero: Adquirirás la lógica necesaria para diseñar tus sistemas de inteligencia artificial de forma completamente autónoma, sin depender exclusivamente de plantillas predefinidas.
Explota las tecnologías de vanguardia de UE5: Sabrás cómo configurar y usar Smart Objects y EQS para hacer del entorno del juego un recurso activo para tus NPC.
Gestiona la comunicación entre actores: Imparerai a far "dialogare" diversi elementi del gioco (come droni e sistemi di sorveglianza) in modo pulito ed efficiente tramite le Blueprint Interfaces.
Desarrollo de nuevas plantillas de Unreal: Tendrás las habilidades técnicas para analizar y modificar sistemas de IA complejos introducidos en las últimas versiones del motor (5.6+).
Depuración y resolución de problemas: Aprenderás a usar herramientas de análisis visual para identificar y corregir errores lógicos en el comportamiento de tus agentes.
¿HAY ALGÚN REQUISITO PREVIO PARA EL CURSO?
Conocimientos básicos de Unreal Engine: Se requiere una familiaridad mínima con la interfaz del motor y los conceptos fundamentales de Blueprint (variables, eventos, funciones).
Sin habilidades previas en IA: No se requiere experiencia con Inteligencia Artificial; el camino va desde lo básico hasta sistemas avanzados.
Software: El curso está desarrollado en Unreal Engine 5.7. Aunque los conceptos básicos son aplicables a versiones anteriores, para utilizar completamente State Trees y Smart Objects, se recomienda encarecidamente la versión 5.6 o superior.
Sin codificación: El curso es 100% Visual Scripting. No se requieren conocimientos de C++ u otros lenguajes de programación.
A QUIÉN ESTÁ DIRIGIDO ESTE CURSO:
Desarrolladores: Aquellos que ya están familiarizados con la lógica visual de Unreal Engine pero nunca se han adentrado en el mundo de la Inteligencia Artificial.
Curiosi e "Smanettoni": Cualquiera que quiera alejarse del uso de scripts lineales simples y quiera crear NPC capaces de tomar decisiones autónomas.
Creadores de contenido y desarrolladores independientes: Desarrolladores independientes que necesitan sistemas de IA robustos, reutilizables y escalables para sus proyectos.
Profesionales en formación: Usuarios experimentados de Behavior Tree que quieren aprender los nuevos estándares de Unreal (State Tree y Smart Objects) para mantenerse al día con las versiones 5.6 y 5.7.
Estudiantes y entusiastas: Chiunque voglia capire come "pensa" un'IA moderna all'interno di un videogioco, partendo da zero fino a logiche professionali.
EL PROGRAMA
Módulo 01: Fundamentos y configuración: Preparación del proyecto, creación de drones e implementación de sistemas visuales avanzados (de arriba hacia abajo y de vuelo).
Módulo 02: IA con scripts estándar: Desarrollo de las primeras rutinas lógicas (patrulla, búsqueda, ataque) utilizando solo Blueprints y esquemas lógicos directos.
Módulo 03: Análisis en profundidad del árbol de comportamiento: Transposición de rutinas al sistema de árbol de comportamiento, analizando tareas, decoradores, servicios y herramientas de depuración dedicadas.
Módulo 04: La nueva frontera de los árboles de estado: Implementación completa de la lógica del dron a través del árbol de estado: gestión de eventos, parámetros, subestados y transiciones avanzadas.
Módulo 05: IA espacial con EQS: Uso del sistema de consulta de entorno para el reposicionamiento inteligente y la depuración a través de Test Pawn y Context.
Módulo 06: Sistemas de seguridad y comunicación: Creación de una cámara de vigilancia y gestión de la comunicación entre los sensores y el dron.
Módulo 07: Objetos inteligentes: Integración final con objetos inteligentes para cobertura dinámica e interacciones ambientales, con depuración final del proyecto completo.
Cada módulo incluye una fase de configuración dedicada para permitirle estudiar los sistemas individuales de forma independiente.
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01
[M01 - L01] Configuración y cimentación del proyecto
En esta lección procederemos con la creación del proyecto y la preparación de los elementos principales (character, controller, game mode).
Durante todo el curso utilizaremos Unreal Engine 5.7; por el momento no se necesita nada más, y los posibles assets y materiales se proporcionarán en las lecciones correspondientes.¿Listo para empezar? :-)
29m 53sSe requiere la compra del curso -
02
[M01 - L02] Vista adicional de arriba hacia abajo
Para facilitarnos la vida en el futuro durante las pruebas y la depuración del proyecto, será útil contar con vistas adicionales.
Empecemos a implementar una nueva vista Top-Down que podremos activar en cualquier momento, alternándola con la vista por defecto del template inicial.
Esta nueva vista aprovechará la cámara existente en el Character.
¡Buena lección!
27m 36sSe requiere la compra del curso -
03
[M01 - L03] Vista de vuelo adicional
Para facilitarnos la vida en el futuro durante las pruebas y la depuración del proyecto, será útil contar con vistas adicionales.
En esta lección implementaremos una nueva vista Top-Down que podremos activar en cualquier momento, alternándola con la vista por defecto del template inicial.
Esta nueva vista utilizará un Pawn y una cámara independientes de la original del Character.
¡Buena lección!
32m 35sSe requiere la compra del curso -
04
[M01 - L04] Bloqueo de niveles y creación de drones
En esta lección procederemos con un rápido Blockout de un nivel de juego, estructurado con los siguientes criterios:
permitirnos probar la lógica operativa de la IA y las mecánicas del juego
poner a la IA en crisis y resaltar algunos problemas críticos
crear un entorno estimulante de cara a una lógica de juego más compleja
Para crear el Blockout del nivel, no es necesario utilizar herramientas específicas, puedes utilizar lo que quieras, herramientas y recursos con los que ya estés familiarizado y con los que te sientas cómodo.
Si no tienes preferencias, puedes descargar los recursos que usaré durante la lección de forma gratuita en este enlace:https://www.fab.com/listings/a274824f-5b21-400a-893e-16e75c81fcaa
Aunque actualmente solo están actualizados hasta Unreal 4.26, puedes usarlos fácilmente en proyectos basados en versiones más recientes, como verás en la lección.
También se adjuntan a esta lección los recursos que necesitas importar para crear el dron que usaremos durante el resto del curso. Nuevamente, puedes usar cualquier recurso que quieras en lugar de los proporcionados.
Que tengas un buen día!
27m 17sSe requiere la compra del curso -
05
[M02 - L05] Controlador Dronete y diagramas lógicos
En esta lección procederemos a la creación y configuración del Blueprint del Drone y de su AI Controller (AIC). Además, te mostraré unos esquemas sencillos que he preparado al reflexionar sobre el proyecto a realizar, y haremos un análisis de los diagramas de flujo que representan las lógicas a implementar.
¡Que continúes bien!
27m 20sSe requiere la compra del curso -
06
[M02 - L06] La percepción y los "sentidos" del Drone
En esta lección refinaremos y limpiaremos el nivel, configuraremos la Navigation Mesh y añadiremos los "sentidos" y la "percepción" al Drone, y empezaremos a reflexionar sobre los "estados" en los que se estructurará su comportamiento.
¡Que continúes bien!
27m 45sSe requiere la compra del curso -
07
[M02 - L07] Rutina de patrullaje
En esta lección implementaremos la primera rutina: ¡el patrullaje!
También nos encontraremos con los primeros problemas y haremos un poco de depuración.¡Que continúes bien!
45m 21sSe requiere la compra del curso -
08
[M02 - L08] Rutina de búsqueda
En esta lección implementaremos la rutina de búsqueda, añadiremos otros drones en el nivel y completaremos las rutas de patrullaje con los Patrol Points. Haremos algunas pruebas e intentaremos depurar el comportamiento durante el patrullaje y la búsqueda.
¡Que continúes bien!
35m 57sSe requiere la compra del curso -
09
[M02 - L09] Persecución y ataque
En esta lección implementaremos las rutinas de persecución y de ataque.
¡Que continúes bien!
23m 32sSe requiere la compra del curso -
10
[M02 - L10] Detección de enemigos
En esta lección implementaremos las lógicas de detección del jugador y la activación de las rutinas de comportamiento. También haremos un análisis del trabajo realizado hasta aquí y una visión general de las posibles mejoras.
¡Buena lección!
21m 57sSe requiere la compra del curso -
11
[M03 - L11] Módulo de configuración del proyecto 03 (árbol de comportamiento)
En esta lección tendremos que preparar un duplicado de algunos assets y del nivel para poder trabajar tranquilamente en los contenidos del Módulo 03 sin alterar de ninguna manera lo realizado hasta ahora en el Módulo 02.
El objetivo es conservar el resultado de cada Módulo funcional y completo tal como lo dejamos al final de la última lección del mismo, por lo que trabajaremos en cada nuevo Módulo con una copia separada del proyecto.Además, en esta lección prepararemos un nuevo Behavior Tree y una Blackboard, realizando también una “limpieza” en el AI Controller.
¡Que continúes bien!
14m 51sSe requiere la compra del curso -
12
[M03 - L12] Rutina de Patrulla (Árbol de Comportamiento)
En esta lección implementaremos nuestra primera rutina de comportamiento mediante el Behavior Tree: el Patrullaje (Patrolling).
¡Que continúes bien!
28m 20sSe requiere la compra del curso -
13
[M03 - L13] Secuencias y Decoradores (Árbol de Comportamiento)
En esta lección veremos cómo definir y utilizar las Secuencias principales y los primeros Decoradores. Además, añadiremos algunos pequeños consejos sobre cómo manejarse en la Documentación Oficial y cómo sacar provecho del nuevo Asistente Virtual.
¡Que continúes bien!
27m 24sSe requiere la compra del curso -
14
[M03 - L14] Controlador AI y Percepción (Árbol de Comportamiento)
En esta lección volveremos a trabajar en el AIController y su Percepción (Perception), prepararemos el AIController para que se interfase con el Behavior Tree y la Blackboard, y definiremos algunas propiedades y variables de intercambio, como el Target Actor y la Last Known Location (LKL).
¡Que continúes bien!
24m 1sSe requiere la compra del curso -
15
[M03 - L15] Objetivo adquirido (árbol de comportamiento)
En esta lección nos concentraremos en la configuración de la rutina y la gestión de una situación específica: cuando el objetivo es detectado por el Drone, es decir, el estado "Target Acquired".
¡Que continúes bien!
39m 12sSe requiere la compra del curso -
16
[M03 - L16] Objetivo perdido (árbol de comportamiento)
En esta lección nos concentraremos en la configuración de la siguiente gestión: ¿qué sucede cuando el Drone pierde de vista el objetivo?
Llamaremos a esta rutina: Target Lost.¡Que continúes bien!
29m 21sSe requiere la compra del curso -
17
[M03 - L17] Servicio (Árbol de comportamiento)
En esta lección veremos cómo actualizar automáticamente la Last Known Position (LKL) mediante un Service mientras estamos en Target Acquired.
¡Que continúes bien!
14m 29sSe requiere la compra del curso -
18
[M03 - L18] Rutina de Búsqueda (Árbol de Comportamiento)
En esta lección implementaremos una rutina de Búsqueda (Searching) para nuestro Drone.
¡Que continúes bien!
42m 6sSe requiere la compra del curso -
19
[M03 - L19] Herramientas de depuración (árbol de comportamiento)
En esta lección nos detendremos para una visión general de la herramienta de Debug diseñada específicamente para AI y Behavior Tree.
¡Que continúes bien!
9m 40sSe requiere la compra del curso -
20
[M04 - L20] Módulo de configuración del proyecto 04 (árbol de estados)
En esta lección tendremos que preparar el terreno para experimentar con los State Tree, por lo que duplicaremos y configuraremos los assets que necesitaremos. Además, crearemos nuestro primer State Tree y haremos un poco de “limpieza” en el AIController.
¡Que continúes bien!
29m 21sSe requiere la compra del curso -
21
[M04 - L21] Tareas y Condiciones (Árbol de Estados)
En esta lección crearemos algunas tareas de debug sencillas e implementaremos los primeros parámetros y condiciones. En esta fase también será necesaria una revisión de las configuraciones de Percepción del Drone en su AIController.
¡Que continúes bien!
20m 24sSe requiere la compra del curso -
22
[M04 - L22] Eventos del árbol de estados
En esta lección veremos cómo crear Eventos con Tags personalizados para comunicarse con el State Tree. Además, abordaremos la creación de una Condition personalizada basada en los Eventos.
¡Que continúes bien!
20m 1sSe requiere la compra del curso -
23
[M04 - L23] Subestados, Parámetros y Transiciones (Árbol de Estados)
En esta lección nos dedicaremos a la creación de Transiciones basadas en Eventos, a la implementación de la rutina de Patrolling y sus subestados. Además, veremos cómo realizar la lectura y escritura de los Parameters del State Tree desde un Task.
¡Que continúes bien!
37m 2sSe requiere la compra del curso -
24
[M04 - L24] Patrullaje (árbol de estados)
En esta lección nos concentraremos en la rutina de Patrolling y en todos sus subestados.
¡Que continúes bien!
29m 31sSe requiere la compra del curso -
25
[M04 - L25] Búsqueda (Árbol de estados)
En esta lección nos concentraremos en la rutina de búsqueda (Searching).
¡Que continúes bien!
30m 16sSe requiere la compra del curso -
26
[M04 - L26] Objetivo adquirido (árbol de estados)
En esta lección nos concentraremos en el comportamiento del Drone en el caso de que el objetivo haya sido detectado (Target Acquired).
¡Que continúes bien!
35m 56sSe requiere la compra del curso -
27
[M04 - L27] Objetivo perdido (árbol de estados)
En esta lección nos ocuparemos del comportamiento del Drone en el caso de que el objetivo se haya perdido (Target Lost). Además, finalmente llegamos al punto de poder realizar una prueba general y un posible Debug de lo realizado hasta ahora.
¡Que continúes bien!
36m 4sSe requiere la compra del curso -
28
[M04 - L28] Depurador del árbol de estados
En esta lección realizaremos una overview de las principales herramientas de Debug para State Tree.
¡Que continúes bien!
11m 14sSe requiere la compra del curso -
29
[M05 - L29] Módulo de configuración del proyecto 05 (EQS)
En esta lección tendremos que preparar el terreno para experimentar con los EQS (Environment Query System), por lo que duplicaremos y configuraremos los assets que necesitaremos, siempre con el objetivo de crear un nuevo nivel independiente para las pruebas, como hicimos anteriormente con los otros módulos del curso.
¡Que continúes bien!
20m 41sSe requiere la compra del curso -
30
[M05 - L30] Reposicionamiento de drones (EQS)
En esta lección tendremos que modificar el State Tree para insertar una nueva lógica (Estado) de reposicionamiento del Drone dentro de la rutina de Target Acquired.
¡Que continúes bien!
34m 56sSe requiere la compra del curso -
31
[M05 - L31] Prueba de empeño y depuración (EQS)
En esta lección configuraremos nuestro EQS, utilizaremos una herramienta específica para realizar las pruebas: el EQS Test Pawn, y lo usaremos para comprender el funcionamiento de los EQS y desarrollar sus características según nuestras necesidades.
¡Que continúes bien!
28m 50sSe requiere la compra del curso -
32
[M05 - L32] Prueba y Contexto (EQS)
En esta lección nos concentraremos en el desarrollo de las pruebas restantes para completar el desarrollo de nuestro EQS y trabajaremos en el Query Context.
¡Que continúes bien!
29m 19sSe requiere la compra del curso -
33
[M05 - L33] Depuración de Proyectos (EQS)
En esta lección concluiremos las actividades sobre el EQS, nos concentraremos en la refinación de las pruebas, las configuraciones y el Debug.
¡Que continúes bien!
32m 37sSe requiere la compra del curso -
34
[M06 - L34] Módulo de configuración del proyecto 06 (SecCam)
En esta lección tendremos que crear un duplicado del mapa, de las carpetas y de los assets con el fin de prepararnos para las actividades del Módulo 06. Además, importaremos los assets para la creación de la Cámara de Vigilancia (Security Camera o SecCam) y crearemos los Blueprints de los componentes.
¡Que continúes bien!
16m 29sSe requiere la compra del curso -
35
[M06 - L35] Percepción de la cámara (SecCam)
En esta lección comenzaremos a trabajar en la Cámara y las configuraciones de Percepción. Además, nos ocuparemos de la configuración de las ayudas visuales para el Debug.
¡Que continúes bien!
22m 28sSe requiere la compra del curso -
36
[M06 - L36] Detección y comunicación (SecCam)
En esta lección trabajaremos en la implementación del movimiento de la Cámara, en la gestión de la Detección y en la Comunicación con el Drone.
¡Que continúes bien!
34m 28sSe requiere la compra del curso -
37
[M06 - L37] Evento de alerta de drones (SecCam)
En esta lección trabajaremos en la implementación de un Evento utilizando una Blueprint Interface para la activación del Estado de Alerta del Drone y descubriremos qué es y cómo se utiliza un Payload del State Tree Event.
¡Que continúes bien!
37m 6sSe requiere la compra del curso -
38
[M06 - L38] Corregir percepción de orientación (SecCam)
En esta lección nos concentraremos en la corrección de la Orientación de la Percepción de la Cámara y en la explicación del problema. ¡Y con esta lección concluiremos el Módulo 06 del curso!
¡Que continúes bien!
15m 54sSe requiere la compra del curso -
39
[M07 - L39] Módulo 07 Configuración del Proyecto (Objetos Inteligentes)
En esta lección nos prepararemos para el último Módulo del Curso. Prepararemos el proyecto para el uso de los Smart Objects, activaremos los Plugins y, como de costumbre, organizaremos carpetas y assets específicos para este Módulo.
¡Que continúes bien!
27m 33sSe requiere la compra del curso -
40
[M07 - L40] Árbol de estados y objetos inteligentes
En esta lección trabajaremos en la implementación del State Tree específico para el Drone, que deberá interactuar con los Smart Objects, y crearemos un nuevo Task para el Claim del Slot del Smart Object.
¡Que continúes bien!
44m 29sSe requiere la compra del curso -
41
[M07 - L41] Interactuar con objetos inteligentes
En esta lección nos enfocaremos en la implementación del movimiento de cobertura y descenso de altura mediante el "Crouch" del Character.
¡Que continúes bien!
26m 56sSe requiere la compra del curso -
42
[M07 - L42] Movimiento de la cubierta (Objetos inteligentes)
En esta lección realizaremos una prueba general de funcionamiento del nuevo State Tree y trabajaremos en la finalización del movimiento de cobertura del Drone mediante Crouch.
¡Que continúes bien!
20m 47sSe requiere la compra del curso -
43
[M07 - L43] Depurar objetos inteligentes y completar el proyecto
En esta lección nos dedicaremos al Debug de los Tasks del State Tree y de los parámetros del Drone para completar el procedimiento de cobertura.
Y con esto, ¡hemos llegado al final del Proyecto y del curso, felicidades!¡Que continúes bien y mucha suerte en el futuro! :)
16m 55sSe requiere la compra del curso