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Módulos

Inteligencia Artificial en Unreal Engine

UNREAL ENGINE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN UNREAL ENGINE 

  • Crea enemigos inteligentes, comportamientos complejos y sistemas de percepción realistas. Aprende a diseñar IA de producción con Unreal Engine, desde patrullas simples hasta jefes finales, con lógica modular, navegación dinámica y decisiones contextuales. Y da el salto a lo más avanzado: entrena IAs que aprenden utilizando Machine Learning integrado con Unreal.
  • Esta familia te enseña a construir IA desde cero usando los sistemas nativos de Unreal: AIController, Behavior Trees, Perception, EQS, navegación con NavMesh, gestión de entornos dinámicos y coordinación con gameplay. Aprenderás también a usar StateTree, IA basada en estímulos, y cómo aplicar Machine Learning en proyectos reales.
Inteligencia Artificial en Unreal Engine
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¿Esperas a que el caos te obligue a formarte?

¿Cómo consigo que mis enemigos parezcan listos? ¿Por qué mi IA se queda atascada? ¿Cómo puedo escalar un sistema de comportamientos sin que se vuelva inmanejable? Estas son las preguntas reales que bloquean a muchos desarrolladores. La mayoría subestima lo que implica una IA reactiva, eficiente y robusta.

Módulos de la familia

Inteligencia Artificial en Unreal Engine

  • Introducción al AIController.
  • Sistema de Percepción (AI Perception).
  • Uso de Behavior Trees.
  • Blackboards y variables compartidas.
  • Servicios, decoradores y tareas.
  • Patrullaje, búsqueda y ataque básico.

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  • Sistema de navegación: NavMesh y NavBounds.
  • Control de rutas dinámicas.
  • Uso de Smart Links y NavModifiers.
  • Obstáculos dinámicos.
  • Comportamientos adaptativos en diferentes entornos.
  • Métodos de búsqueda de caminos (Pathfinding)
  • Debugging con herramientas visuales.

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  • Integración de IA con sistemas de daño, salud y estados.
  • Percepción avanzada con EQS (Environment Query System).
  • Configuración de estímulos auditivos, visuales y de proximidad.
  • Comunicación IA–jugador mediante interfaces.
  • Implementación de jefes y enemigos complejos.
  • Gestión dinámica de estados y animaciones.
  • StateTree para lógica de comportamiento avanzada.
  • Coordinación con UI, sonido y gameplay tags.

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  • Introducción a ML y redes neuronales aplicadas a videojuegos.
  • Plugins oficiales de Epic y librerías externas (TensorFlow, ONNX).
  • Entrenamiento externo y ejecución dentro de Unreal.
  • Casos prácticos: enemigos adaptativos, reconocimiento de patrones, IA predictiva.

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Objetivos

  • Este bloque te prepara para construir Inteligencias Artificiales reales, no sólo scripts básicos. Aprenderás a usar árboles de comportamiento (BT), blackboards, percepción visual y auditiva, navegación contextual y lógica modular para IA adaptable. Además, te introduciremos en herramientas avanzadas como EQS y StateTree, y verás cómo se aplican flujos de Machine Learning para IA evolutiva. Todo con una visión práctica, preparada para gameplay real y producción.

¿Dudas? Solicita más información

Metodología Docente

La formación combinará sesiones teóricas con prácticas interactivas, utilizando técnicas ágiles y participativas, e incluirá experiencias reales y apoyo de profesores durante el desarrollo de proyectos.

Sesiones Teóricas y Prácticas

Técnicas Ágiles y Participativas

Experiencias Reales

Gestión de Proyectos y Dudas

Feedback

Testimonios Reales de Nuestros Alumnos

Cuenta tu experiencia
En solo unas lecciones dominé las herramientas de foliage y fractura de Unreal para poblar mis paisajes con vegetación densa y efectos de destrucción realistas—algo que antes me parecía inalcanzable . Además, la integración del flujo Blender → Unreal facilitó importar mis modelos sin perder texturas ni UVs, lo que me ahorró horas de ajustes manuales. Gracias al módulo de PCG aprendí a generar poblados y rocas de forma procedural, reduciendo drásticamente el trabajo repetitivo y mejorando el rendimiento en tiempo real.
Marta SánchezArquitecta
Antes me bloqueaba el concepto de mundos abiertos, pero el curso me enseñó a usar PCG y LODs para crear mapas infinitos que cargan rápido y sin tirones. La parte de optimización gráfica avanzada me permitió ajustar materiales y texturas para que mis escenarios luzcan AAA sin penalizar el frame rate. Y el workflow de fractura dinámica me sorprendió: ahora aplico destrucción desde el editor, sin depender de plugins externos.
David RamírezArtista de niveles de videojuegos
Tenía todo el material 3D en Maya, pero no sabía cómo integrarlo en Unreal manteniendo la calidad. Este módulo me enseñó a configurar flujos DCC y a resolver errores comunes en la importación, ¡ahora es pan comido! . El bloque de construcción interna de mundos me dio la confianza para diseñar entornos fotorrealistas, con iluminación global y foliage optimizado, en un abrir y cerrar de ojos . Y para rematar, las buenas prácticas de naming y organización de assets me han permitido colaborar sin caos en mi equipo, algo que valoro muchísimo.
Elena GómezDirectora de arte para cine y VR

¿Tienes alguna duda?

Si has llegado hasta aquí, probablemente te preguntas:

FUNDAMENTOS Y CONFIGURACIÓN DEL ENTORNO DE UNREAL ENGINE

 Sí, aprenderás a usar Perception y Behavior Trees para respuestas dinámicas.

No. Puedes crear lógica avanzada con nodos visuales. Aunque también verás cómo combinarla con C++ si lo deseas.

 Sí. Aprenderás a usar NavMesh, Smart Links y navegación contextual adaptable a cualquier entorno.

 EQS (Environment Query System) es un sistema avanzado que permite que tu IA elija el mejor lugar al que moverse o actuar. Lo verás en acción.

 También cubrimos cómo integrar lógica basada en Machine Learning con Unreal Engine en contextos reales.

Da un salto cualitativo

No programes enemigos, diseña comportamientos inteligentes.
Domina la Inteligencia Artificial  en Unreal Engine y lleva tu juego al siguiente nivel.

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