Soluções aprendizado baseado em jogos sob medida

Explore ferramentas aprendizado baseado em jogos configuráveis para atender perfeitamente às suas demandas.

aprendizado baseado em jogos

  • Um programa educacional inovador da escola SpaceX que incentiva a resolução de problemas e o trabalho em equipe para crianças.
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    O que é Synthesis?
    Synthesis é uma plataforma educacional online desenvolvida pela escola SpaceX para promover criatividade, resolução de problemas e trabalho em equipe entre crianças. Com aprendizagem baseada em jogos e desafios interativos, as crianças são incentivadas a desenvolver habilidades de pensamento crítico e colaboração. A Synthesis é projetada para oferecer uma experiência educacional dinâmica e envolvente, ajudando as crianças a cultivar as habilidades necessárias para inovações futuras.
  • Uma estrutura de Python de código aberto com agentes de IA baseados em Pacman para implementar algoritmos de busca, adversariais e de aprendizado por reforço.
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    O que é Berkeley Pacman Projects?
    O repositório Projetos Berkeley Pacman oferece uma base de código modular em Python onde os usuários constroem e testam agentes de IA em um labirinto de Pacman. Ele orienta os aprendizes através de busca não informada e informada (DFS, BFS, A*), busca adversarial multiagente (minimax, poda alpha-beta) e aprendizado por reforço (Q-learning com extração de características). Interfaces gráficas integradas visualizam o comportamento dos agentes em tempo real, enquanto casos de testes incorporados e um autograder verificam a correção. Ao iterar nas implementações dos algoritmos, os usuários ganham experiência prática em exploração de espaço de estados, design heurístico, raciocínio adversarial e aprendizado baseado em recompensas dentro de uma estrutura de jogo unificada.
  • Edukade permite que os usuários criem jogos de aprendizagem interativos com ferramentas de arrastar e soltar ou geração impulsionada por IA.
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    O que é Edukade?
    Edukade é uma plataforma inovadora projetada para revolucionar a forma como o conteúdo educacional é criado e entregue. Ao alavancar ferramentas manuais de arrastar e soltar ou tecnologia avançada de IA, os usuários podem criar jogos de aprendizagem interativos e envolventes. Isso capacita educadores a economizar tempo ao mesmo tempo em que melhora significativamente o envolvimento dos alunos e os resultados acadêmicos. A plataforma tem como objetivo tornar a aprendizagem agradável e eficaz, proporcionando um conjunto de ferramentas versátil para professores, pais e instituições educacionais para facilitar uma experiência de aprendizagem mais dinâmica e interativa.
  • Uma plataforma de aprendizado baseada em jogos, ajustada para melhorar habilidades cognitivas e colaboração.
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    O que é TCG?
    TCGame é uma plataforma inovadora que utiliza aprendizado baseado em jogos para aprimorar habilidades cognitivas e fomentar colaboração entre os usuários. Ao incorporar atividades interativas e agradáveis, os usuários podem melhorar suas habilidades de resolução de problemas, memória e trabalho em equipe. Esta plataforma foi projetada para tornar o aprendizado uma experiência divertida e eficaz, adequada para diversos ambientes educacionais e grupos de usuários.
  • Estrutura de aprendizado por reforço baseada em Python que implementa Deep Q-learning para treinar um agente de IA para o jogo de dinossauro offline do Chrome.
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    O que é Dino Reinforcement Learning?
    Dino Reinforcement Learning oferece uma caixa de ferramentas abrangente para treinar um agente de IA a jogar o jogo do dinossauro do Chrome via aprendizado por reforço. Integrando-se com uma instância headless do Chrome através do Selenium, captura quadros do jogo em tempo real e os processa em representações de estado otimizadas para entradas de redes Q profundas. O framework inclui módulos para memória de replay, exploração epsilon-greedy, modelos de redes neurais convolucionais e loops de treinamento com hiperparâmetros personalizáveis. Os usuários podem monitorar o progresso do treinamento via logs no console e salvar pontos de verificação para avaliações posteriores. Após o treinamento, o agente pode ser implantado para jogar jogos ao vivo autonomamente ou avaliado contra diferentes arquiteturas de modelos. O design modular permite substituição fácil de algoritmos de RL, tornando-o uma plataforma flexível para experimentação.
  • Um ambiente RL que simula múltiplos agentes mineradores cooperativos e competitivos coletando recursos em um mundo baseado em grade para aprendizado multiagente.
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    O que é Multi-Agent Miners?
    Multi-Agent Miners oferece um ambiente de mundo em grade onde múltiplos agentes mineradores autônomos navegam, cavando e coletando recursos enquanto interagem entre si. Suporta tamanhos de mapa configuráveis, contagem de agentes e estruturas de recompensa, permitindo criar cenários competitivos ou cooperativos. O framework integra-se com bibliotecas populares de RL via PettingZoo, fornecendo APIs padronizadas para funções de reset, passo e renderização. Modos de visualização e suporte à registro ajudam na análise de comportamentos e resultados, tornando-o ideal para pesquisa, educação e avaliação de algoritmos em aprendizado por reforço multiagente.
  • Sayve combina jogos com educação financeira para ensinar a poupar e ganhar.
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    O que é Sayve - Get paid to learn languages?
    Sayve é um aplicativo inovador que integra jogos com educação financeira. Os usuários selecionam um personagem e embarcam em missões que ensinam habilidades de literacia financeira, como planejamento orçamentário, poupança e ganho. O jogo é projetado para tornar o aprendizado sobre gestão financeira divertido e interativo, combinando princípios financeiros essenciais com um gameplay envolvente. Ao participar dessas atividades, os usuários podem melhorar seus hábitos financeiros e conhecimentos de forma agradável.
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