Développement IA avec Unreal Engine : Arbres de comportement, Perception et EQS — PickAClass
★ 4.0 (1) ⏱ 3 h 📚 30 leçons

Développement IA avec Unreal Engine : Arbres de comportement, Perception et EQS

Apprenez à concevoir et implémenter des personnages de jeu intelligents en utilisant la Perception IA, les Blackboards, les Arbres de comportement et le Système de requêtes environnementales d'Unreal Engine.

  • 💬 Instructeur IA
    Posez une question sur n'importe quelle leçon et obtenez une réponse claire à tout moment.
  • 🕐 Commencez quand vous voulez
    Sans horaires ni délais : apprenez à votre rythme, quand vous voulez.
  • 🌐 En français
    Leçons, exercices et certificat : tout entièrement dans votre langue.

À propos de ce cours

La création d'ennemis et de compagnons crédibles est essentielle pour un gameplay immersif, mais la programmation de l'IA de jeu semble souvent intimidante. Ce guide écrit démystifie le puissant framework IA d'Unreal Engine, vous guidant étape par étape des concepts fondamentaux aux systèmes de prise de décision avancés. Vous passerez de débutant à développeur capable de créer des personnages de jeu réactifs et perceptifs. Grâce à des explications claires et des guides structurés basés sur du texte, vous maîtriserez la logique derrière les mécaniques furtives, le positionnement tactique et les comportements réactifs pour divers genres de jeux. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture centrale de l'IA d'Unreal Engine, y compris les Contrôleurs IA, les Blackboards et les Arbres de comportement. - Configurer le composant Perception IA pour que les personnages réagissent dynamiquement aux stimuli de vision, de son et de dégâts. - Implémenter le Système de requêtes environnementales (EQS) pour aider l'IA à trouver des positions tactiques optimales, des couvertures ou des voies d'évasion. - Construire une logique pour divers styles de jeu, allant des gardes de jeux de tir furtifs aux ennemis de RPG réactifs lançant des sorts. - Appliquer des flux de travail de débogage modernes en utilisant le Visual Logger et l'AI Debugger pour dépanner efficacement les décisions des personnages. - S'entraîner à structurer une logique de blueprint modulaire et propre pour maintenir vos systèmes d'IA évolutifs et performants. Le cours commence par les concepts fondamentaux de l'IA et la configuration du contrôleur avant de vous guider à travers les paramètres de perception, la conception des arbres de comportement et les requêtes environnementales. Vous explorerez des modèles de conception pratiques pour les scénarios de jeux de tir et de jeux de rôle grâce à des explications textuelles complètes et des analyses de logique. Ce cours est conçu pour les développeurs de jeux débutants, les programmeurs et les concepteurs qui souhaitent apprendre l'IA de jeu dans Unreal Engine à partir de zéro, sans aucune expérience préalable en programmation IA requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour donner vie à vos mondes de jeu avec des personnages intelligents et perceptifs.

Contenu du cours

Ce que vous recevez

  • 📜 Certificat de fin
    Ajoutez-le à votre profil LinkedIn
  • 💬 Tuteur AI personnel
    Bloqué sur une leçon ? Pose n'importe quelle question à ton tuteur intégré, à tout moment.
  • ♾️ Accès à vie
    Revenez quand vous voulez, sans expiration
  • 📱 Téléphone ou ordinateur
    Fonctionne partout, sur tout appareil
  • 💸 Remboursement 14 jours
    Sans poser de questions
  • ⚡ Court et ciblé
    3 h de contenu pratique

Certificat de fin

Chaque cours terminé sur PickAClass délivre un diplôme comme celui-ci — original, avec son propre code, vérifiable par URL et détaillé sur ce qui a été réellement démontré.

P
PickAClass
Profil de compétences · vérifiable
Document
Certificat de Maîtrise
Ceci certifie que
Prénom Nom
a démontré avec succès la maîtrise de
Développement IA avec Unreal Engine : Arbres de comportement, Perception et EQS
Compétences démontrées
✓
Analyse des modèles comportementaux
Fondamental
1.2 h
✓
Cadres d'architecture décisionnelle
Compétent
1.4 h
✓
Conception de tests A/B
Compétent
1.7 h
✓
Rédaction comportementale
Avancé
1.9 h
P
PickAClass — Prénom Nom
Développement IA avec Unreal Engine : Arbres de comportement, Perception et EQS
Page 2 sur 2
Détail de performance
Résumé du parcours
Leçons terminées 14 / 14
Questions d'entraînement 26 / 28
Devoirs rendus 4 (moy. 4,5 / 5)
Projet de fin Évalué — 4,6 / 5
Pratique totale 6.2 h
Référence de performance
Rang de cohorte Top 12% sur 1,625
Temps jusqu'à l'achèvement 11 jours (médiane : 22)
Score de maîtrise 91 / 100
Score aux questions d'entraînement 94%
Vérification de compétence Parcours de compétence vérifié
Vérifier ce diplôme
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Émis selon les normes académiques de PickAClass. Les niveaux de compétence reflètent la performance évaluée selon la grille de compétences du cours. C'est une certification originale de cette plateforme.

Avis (1)

Ezryl Ashraf bin Mohd Ridzuan MY Apprenant vérifié
★ 4 · 11 octobre 2026

J'ai vraiment apprécié ce cours.La structure a rendu facile à suivre, et le contenu était super engageant.

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Questions fréquentes

De quoi ai-je besoin pour suivre ce cours ? +

Un téléphone ou un ordinateur avec internet, c'est tout. Aucune installation, aucun matériel spécial.

Comment payer ? +

Par carte via Stripe. Nous ne stockons pas les données de carte — Stripe les gère de manière sécurisée.

Puis-je obtenir un remboursement ? +

Oui — remboursement complet sous 14 jours, sans question.

Combien de temps aurai-je accès ? +

À vie. Une fois acheté, le cours est à vous, vous pouvez y revenir quand vous voulez.

Vais-je obtenir un certificat ? +

Oui. À la fin, vous recevez un certificat à ajouter à votre profil LinkedIn.

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