Construire l'IA Ultime pour TFT : Guide Étape par Étape | Teamfight Tactics

Table des matières

🎮 Introduction à TeamFight Tactics

• Qu'est-ce que TeamFight Tactics ?
• Objectif du projet AI Gamer

🧠 Processus de conception

• Brainstorming de projets
• Gestion des risques
• Définition de l'architecture
• Preuve de concept
• Amélioration incrémentielle

💡 Choix du jeu et critères de sélection

• Critères de sélection du jeu
• Pourquoi TeamFight Tactics ?

🤖 Risques et gestion des risques

• Risques potentiels du projet
• Importance de la gestion des risques

🎯 Définition des objectifs

• Objectifs de la version 1
• Importance de la définition du scope

🛠 Développement de l'AI

• Développement de l'intelligence artificielle
• Techniques d'intelligence artificielle utilisées

🔍 Collecte de données

• Méthodes de collecte de données
• Défis de la collecte de données dans TFT

🖥 Simulation de l'interface utilisateur

• Automatisation de l'interface utilisateur
• Défis et considérations techniques

🕹 Simulation d'entrée utilisateur

• Méthodes de simulation d'entrée utilisateur
• Gestion des risques liés à la détection de triche

📊 Architecture logicielle

• Choix de la plateforme de développement
• Utilisation des bibliothèques open-source

📝 Planification et gestion de projet

• Méthodologies de planification de projet
• Gestion du projet en tant que développeur individuel

🚀 Conclusion et perspectives futures

• Résumé du projet
• Prochaines étapes et développement futur

🎮 Introduction à TeamFight Tactics

Qu'est-ce que TeamFight Tactics ?

TeamFight Tactics, également connu sous le nom de TFT, est un jeu auto-battler développé par Riot Games pour les appareils mobiles et les ordinateurs personnels. Il combine des éléments de stratégie et de chance, offrant aux joueurs une expérience unique où ils doivent former une équipe et lutter contre d'autres joueurs pour la victoire.

Objectif du projet AI Gamer

Dans cette série, AI Gamer se lance dans la création d'une intelligence artificielle pour jouer à TeamFight Tactics. L'objectif est de comprendre le processus de développement d'une AI capable de rivaliser avec les joueurs humains, en utilisant des techniques d'apprentissage automatique et de traitement de données.

🧠 Processus de conception

Brainstorming de projets

AI Gamer explore différentes idées de projets, mais se concentre finalement sur la création d'une AI pour un jeu vidéo, combinant ainsi sa passion pour la programmation et les jeux.

Gestion des risques

La gestion des risques est essentielle pour éviter les écueils potentiels et s'assurer que le projet reste réalisable sans budget ni équipe dédiée.

💡 Choix du jeu et critères de sélection

Critères de sélection du jeu

TeamFight Tactics est choisi en raison de sa stratégie profonde et de sa compatibilité avec les compétences et l'intérêt d'AI Gamer.

Pourquoi TeamFight Tactics ?

Bien que League of Legends soit son jeu préféré, TFT est préféré pour son accessibilité et sa structure de jeu plus adaptée au développement d'une AI.

🤖 Risques et gestion des risques

Risques potentiels du projet

AI Gamer identifie les risques liés à la complexité du jeu, à la collecte de données et à la détection de triche, et prévoit des stratégies pour les atténuer.

Importance de la gestion des risques

Une gestion efficace des risques garantit que le projet reste sur la bonne voie et évite les obstacles imprévus.

🎯 Définition des objectifs

Objectifs de la version 1

AI Gamer établit des objectifs concrets pour la première version de l'AI, axés sur l'automatisation de l'interface utilisateur et le développement de stratégies de base.

Importance de la définition du scope

Une définition claire du scope permet de rester concentré sur les fonctionnalités essentielles et d'éviter le surmenage du projet.

🛠 Développement de l'AI

Développement de l'intelligence artificielle

AI Gamer explore différentes techniques d'intelligence artificielle, telles que les réseaux neuronaux et la logique floue, pour créer une AI capable de jouer à TFT.

Techniques d'intelligence artificielle utilisées

Les avantages et les inconvénients de chaque technique sont pris en compte pour concevoir une AI efficace et adaptée au jeu.

🔍 Collecte de données

Méthodes de collecte de données

La collecte de données est cruciale pour entraîner l'AI, mais elle présente des défis en raison de la nature du jeu et des restrictions d'accès aux données.

Défis de la collecte de données dans TFT

AI Gamer explore différentes approches pour collecter des données de jeu précieuses malgré les limitations du jeu TFT.

🖥 Simulation de l'interface utilisateur

Automatisation de l'interface utilisateur

AI Gamer vise à automatiser l'ensemble du processus de jeu, en simulant les actions d'un joueur humain à travers l'AI.

Défis et considérations techniques

Des défis techniques tels que la compatibilité des plateformes et la détection de triche sont pris en compte lors de la conception de l'automatisation de l'interface utilisateur.

🕹 Simulation d'entrée utilisateur

Méthodes de simulation d'entrée utilisateur

AI Gamer explore les différentes méthodes pour simuler les actions d'un joueur humain, en garantissant une interaction fluide avec le jeu.

Gestion des risques liés à la détection de triche

La simulation d'entrée utilisateur doit être soigneusement conçue pour éviter toute détection de triche par les mécanismes de sécurité du jeu.

📊 Architecture logicielle

Choix de la plateforme de développement

AI Gamer opte pour NodeJS comme plateforme de développement, offrant une flexibilité et une compatibilité multiplateforme pour le projet.

Utilisation des bibliothèques open-source

L'utilisation de bibliothèques open-source telles que TensorFlow et RobotJS facilite le développement de l'AI en fournissant des outils et des fonctionnalités prêts à l'emploi.

📝 Planification et gestion de projet

Méthodologies de planification de projet

AI Gamer adopt