El Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial son actualmente las tecnologías de vanguardia que pueden ayudar a resolver los diversos problemas presentes en el mundo actual en el que vivimos. Hay una necesidad de ingenieros / investigadores de AI / ML que puedan aprender, codificar e implementar tecnologías impulsadas por AI para resolver tales problemas. Las universidades como UPC-FIB ofrecen cursos en el mismo campo para ayudar a los estudiantes a obtener los conocimientos necesarios para resolver problemas con ML / AI. El plan de estudios de un curso no está completo sin conocimientos prácticos. Uno necesita experiencia práctica con la codificación para entender y dominar realmente los conceptos. Mi proyecto tiene como objetivo proporcionar un entorno práctico para el curso de "Inteligencia computacional" que se imparte en la UPC-FIB. El objetivo del trabajo práctico es entrenar diferentes modelos de inteligencia computacional que puedan jugar diferentes juegos simples. El entorno de trabajo práctico debe permitir a los estudiantes codificar y probar varios modelos de inteligencia que hayan aprendido en clase. La idea es hacer que el curso práctico sea lo más intuitivo e interesante posible. Por lo tanto, este proyecto implicará el uso de videojuegos como un método para generar interés. El estudiante tendrá que desarrollar modelos de inteligencia para capacitar al agente del juego para que juegue un videojuego con desempeño a nivel humano. Todos los modelos de inteligencia que se implementarán están de acuerdo con el plan de estudios del curso. El entorno debe permitir que el alumno juegue el juego manualmente. Debería tener la implementación de la función generate_data, que debería permitir al alumno elegir el juego y seleccionar la cantidad de datos que se generarán para la capacitación. El principal interés del entorno son las funciones automáticas de simulador de juego. Estas son las funciones que se utilizan para controlar el juego mediante un modelo de inteligencia computacional. Estas funciones deben ser completadas por los estudiantes como el trabajo práctico para el curso. El estudiante puede elegir entre varios modelos de inteligencia (Perceptrones multicapa, Algoritmos evolutivos, Sistemas de inferencia difusos, etc.) para controlar el juego. Estos modelos están en línea con el plan de estudios del curso de teoría. El entorno también debe contener modelos ideales de buen desempeño que puedan ser utilizados por los estudiantes para comparar y evaluar sus modelos.Machine Learning & Artificial Intelligence are currently the cutting edge technologies that can help solve the various problems present in the current world we live in. There is a need for AI/ML engineers/researchers who can learn, code and deploy technologies powered by AI to solve such problems. Colleges like UPC-FIB provide courses in the same field to help students gain the required knowledge to solve problems with ML/AI. A course curriculum isn't complete without practical knowledge. One needs hands-on experience with coding to truly understand & master the concepts. My project aims to provide a practical environment for the "Computational Intelligence" course taught at UPC-FIB. The aim of the practical work is to train different Computational Intelligence models that are able to play different simple games. The practical work environment should allow the students to code and test various intelligence models that they've learned in class. The idea is to make the practical course as intuitive and interesting as possible. Hence, this project will involve the use of Video Games as a method to generate interest. The student will have to develop Intelligence models to train the game agent to play a video game with human-level performance. All the intelligence models that are to be implemented are in accordance with the course curriculum. The environment should allow the student to play the game manually. It should have the implementation of the function generate_data, which should allow the student to choose the game and select the amount of data to generate for training. The main interest of the environment is the automatic game simulator functions. These are the functions that are used to control the game using a computational intelligence model. These functions are to be completed by the students as the practical work for the course. The student can choose from various intelligence models (Multilayer Perceptrons, Evolutionary Algorithms, Fuzzy Inference Systems, etc) to control the game. These models are in line with the syllabus of the theory course. The environment should also contain ideal good performing models that can be used by the students to compare and evaluate their models
