Domina la IA clásica para videojuegos con Unity 6 y C#: crea enemigos que perciben, toman decisiones, navegan y se adaptan usando FSM, Behavior Trees, A*, NavMesh, Steering, Flocking y Utility AI, sin Machine Learning.
Aprende a programar IA clásica para videojuegos desde cero con Unity 6 y C# y crea NPCs que perciben su entorno, toman decisiones, persiguen objetivos, navegan escenarios 3D y reaccionan de forma creíble al jugador. Sin Machine Learning, redes neuronales ni ML-Agents: aquí aprenderás los algoritmos que llevan décadas dando vida a los personajes de los videojuegos.
Construirás a mano los principales sistemas de Inteligencia Artificial para videojuegos: máquinas de estados finitos (FSM), Behavior Trees, pathfinding con A*, Steering Behaviors, Flocking, sistemas basados en reglas y Utility AI. No solo aprenderás a utilizarlos: entenderás cómo funcionan por dentro, cuándo elegir cada técnica y cómo combinarlas en un proyecto real.
También descubrirás cuándo tiene sentido programar tus propios sistemas y cuándo apoyarte en las herramientas profesionales de Unity, como NavMesh, NavMeshAgent y Animator. El objetivo es superar los típicos enemigos construidos con unos cuantos if y SetDestination para desarrollar NPCs con comportamientos más naturales, mantenibles y fáciles de depurar.
Durante el curso aplicarás cada concepto de forma práctica hasta construir El Santuario, un juego completo en el que los enemigos detectan al jugador, seleccionan comportamientos mediante una jerarquía de decisiones, navegan por un entorno 3D y coordinan sus acciones.
Como proyecto final, implementarás además un director de dificultad adaptativa capaz de evaluar cómo juega el usuario y modificar la experiencia en consecuencia. Terminarás el curso entendiendo las bases fundamentales de la Game AI con Unity y C# y con un proyecto jugable que demuestra todo lo aprendido.
Diseña comportamientos con enum y switch, aplica el patrón State y utiliza el Animator de Unity como una máquina de estados visual.
Construye árboles de comportamiento desde cero y combina Behavior Trees con máquinas de estados jerárquicas para crear NPCs más complejos.
Comprende e implementa el algoritmo A* desde cero sobre una grid, utilizando costes, heurísticas y colas de prioridad.
Domina el sistema de navegación de Unity con NavMesh Surface, Agents, Links y áreas de coste para escenarios 3D.
Crea sistemas de reglas if–then con ScriptableObjects y utiliza el patrón Blackboard para compartir información y arbitrar prioridades.
Implementa Steering Behaviors y las reglas de Reynolds para conseguir movimientos naturales, persecuciones y comportamientos de grupo.
Construye sistemas de decisión basados en utilidad para que los NPCs evalúen alternativas y seleccionen dinámicamente la mejor acción.
Analiza tu IA con HUDs de debug, telemetría y playtests, y crea un director capaz de adaptar la dificultad al jugador.
Integra percepción, HFSM, Behavior Trees, Blackboard, NavMesh, flocking y un AI Director adaptativo en un proyecto jugable final.
Matemático, Instructor Certificado de Unity e Instructor Online que ha formado a más de 600.000 estudiantes en todo el mundo en diferentes plataformas como Udemy y Platzi. CEO de Frogames Formación e impulsor de esta plataforma, aportando todo su conocimiento en Matemáticas, Machine Learning, Videojuegos, IA o Blockchain entre otros.
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