776 resultados para Video Games Education
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Malgré des progrès constants en termes de capacité de calcul, mémoire et quantité de données disponibles, les algorithmes d'apprentissage machine doivent se montrer efficaces dans l'utilisation de ces ressources. La minimisation des coûts est évidemment un facteur important, mais une autre motivation est la recherche de mécanismes d'apprentissage capables de reproduire le comportement d'êtres intelligents. Cette thèse aborde le problème de l'efficacité à travers plusieurs articles traitant d'algorithmes d'apprentissage variés : ce problème est vu non seulement du point de vue de l'efficacité computationnelle (temps de calcul et mémoire utilisés), mais aussi de celui de l'efficacité statistique (nombre d'exemples requis pour accomplir une tâche donnée). Une première contribution apportée par cette thèse est la mise en lumière d'inefficacités statistiques dans des algorithmes existants. Nous montrons ainsi que les arbres de décision généralisent mal pour certains types de tâches (chapitre 3), de même que les algorithmes classiques d'apprentissage semi-supervisé à base de graphe (chapitre 5), chacun étant affecté par une forme particulière de la malédiction de la dimensionalité. Pour une certaine classe de réseaux de neurones, appelés réseaux sommes-produits, nous montrons qu'il peut être exponentiellement moins efficace de représenter certaines fonctions par des réseaux à une seule couche cachée, comparé à des réseaux profonds (chapitre 4). Nos analyses permettent de mieux comprendre certains problèmes intrinsèques liés à ces algorithmes, et d'orienter la recherche dans des directions qui pourraient permettre de les résoudre. Nous identifions également des inefficacités computationnelles dans les algorithmes d'apprentissage semi-supervisé à base de graphe (chapitre 5), et dans l'apprentissage de mélanges de Gaussiennes en présence de valeurs manquantes (chapitre 6). Dans les deux cas, nous proposons de nouveaux algorithmes capables de traiter des ensembles de données significativement plus grands. Les deux derniers chapitres traitent de l'efficacité computationnelle sous un angle différent. Dans le chapitre 7, nous analysons de manière théorique un algorithme existant pour l'apprentissage efficace dans les machines de Boltzmann restreintes (la divergence contrastive), afin de mieux comprendre les raisons qui expliquent le succès de cet algorithme. Finalement, dans le chapitre 8 nous présentons une application de l'apprentissage machine dans le domaine des jeux vidéo, pour laquelle le problème de l'efficacité computationnelle est relié à des considérations d'ingénierie logicielle et matérielle, souvent ignorées en recherche mais ô combien importantes en pratique.
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Pour respecter les droits auteur, la version electronique de cette thèse a été dépouillée de ses documents visuels et audio-visuels. La version intégrale de la thèse a été déposée au Service de la gestion des documents et des archives de l'Université de Montréal.
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Les données sont analysées par le logiciel conçu par François Courtemanche et Féthi Guerdelli. L'expérimentation des jeux a eu lieu au Laboratoire de recherche en communication multimédia de l'Université de Montréal.
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De nos jours, la notion d’immersion est largement utilisée, voire galvaudée, par l’industrie du jeu vidéo pour décrire les nouvelles expériences de jeu vécues par les joueurs, notamment lorsqu’ils utilisent des contrôleurs de mouvement. Il est donc intéressant de comprendre comment cette notion s’insère dans le processus de conception des jeux vidéo et comment les concepteurs de jeux vidéo mobilisent cette notion. Pour essayer de comprendre comment les concepteurs de jeux vidéo conçoivent leurs expériences de jeu dans ce contexte, nous avons réalisé une série de cinq entrevues avec des concepteurs de la région montréalaise. Nous avons porté une attention particulière à recueillir le discours de concepteurs indépendants et de concepteurs œuvrant dans de grands studios afin d’obtenir une diversité dans le type d’approches. Nous avons relevé que les concepteurs de jeux vidéo sont loin de partager la même définition de la notion d’immersion. Qui plus est, cette notion n’est souvent pas directement mobilisée par les concepteurs. En effet, les résultats de notre recherche ont démontré que les concepteurs recherchent plutôt à intéresser les joueurs par des stratégies d’engagements plutôt que de les « immerger ». Selon nos concepteurs, un joueur engagé signifie qu’il éprouve un plaisir sincère dans l’acte même de jouer.
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Cette recherche exploratoire vise à documenter, du point de vue des intervenants, les conditions nécessaires à la mise en place de projets utilisant des outils de narrativité numérique, de même que les principaux apports de ces outils à l’intervention. Ces outils peuvent être des récits numériques qui sont de courtes vidéos (deux à cinq minutes) intégrant images, musique, texte, voix et animation, ou encore de courts fichiers audio, aussi appelés podcasting ou baladodiffusion. Il peut aussi s’agir de jeux vidéo interactifs ou d’un montage vidéo à partir d’extraits de témoignages. Dans un contexte où les pratiques d’intervention, dans les services publics en particulier, sont de plus en plus normées et standardisées, une recherche qui explore des outils d’intervention recourant à la créativité s’avère des plus pertinentes. Par ailleurs, ce champ n’a été que très peu exploré en service social jusqu’à maintenant. Des entrevues semi-dirigées ont été menées auprès de huit intervenants ayant utilisé ces outils dans leur pratique. L’analyse de leurs propos met d’abord en lumière les conditions nécessaires à la réalisation de ce type de projet, de même que les questions éthiques qui les accompagnent. Ensuite, du côté des principaux apports de ces outils, ils se situent, d’une part, dans le processus créatif collaboratif. Celui-ci permet d’enrichir l’intervention en donnant un espace de parole plus libre où intervenants et usagers créent des liens qui modifient le rapport hiérarchique entre aidant et aidé. D’autre part, l’attention professionnelle accordée à la réalisation des produits et à leur diffusion contribue à donner une plus grande visibilité à des personnes souvent exclues de l’espace public. Ainsi, en plus d’explorer les apports d’un outil artistique à l’intervention, cette recherche permet également d’analyser les enjeux de visibilité et de reconnaissance associés à l’utilisation de médias participatifs.
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L'ère numérique dans laquelle nous sommes entrés apporte une quantité importante de nouveaux défis à relever dans une multitude de domaines. Le traitement automatique de l'abondante information à notre disposition est l'un de ces défis, et nous allons ici nous pencher sur des méthodes et techniques adaptées au filtrage et à la recommandation à l'utilisateur d'articles adaptés à ses goûts, dans le contexte particulier et sans précédent notable du jeu vidéo multi-joueurs en ligne. Notre objectif est de prédire l'appréciation des niveaux par les joueurs. Au moyen d'algorithmes d'apprentissage machine modernes tels que les réseaux de neurones profonds avec pré-entrainement non-supervisé, que nous décrivons après une introduction aux concepts nécessaires à leur bonne compréhension, nous proposons deux architectures aux caractéristiques différentes bien que basées sur ce même concept d'apprentissage profond. La première est un réseau de neurones multi-couches pour lequel nous tentons d'expliquer les performances variables que nous rapportons sur les expériences menées pour diverses variations de profondeur, d'heuristique d'entraînement, et des méthodes de pré-entraînement non-supervisé simple, débruitant et contractant. Pour la seconde architecture, nous nous inspirons des modèles à énergie et proposons de même une explication des résultats obtenus, variables eux aussi. Enfin, nous décrivons une première tentative fructueuse d'amélioration de cette seconde architecture au moyen d'un fine-tuning supervisé succédant le pré-entrainement, puis une seconde tentative où ce fine-tuning est fait au moyen d'un critère d'entraînement semi-supervisé multi-tâches. Nos expériences montrent des performances prometteuses, notament avec l'architecture inspirée des modèles à énergie, justifiant du moins l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage profonds pour résoudre le problème de la recommandation.
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La liste des domaines touchés par l’apprentissage machine s’allonge rapidement. Au fur et à mesure que la quantité de données disponibles augmente, le développement d’algorithmes d’apprentissage de plus en plus puissants est crucial. Ce mémoire est constitué de trois parties: d’abord un survol des concepts de bases de l’apprentissage automatique et les détails nécessaires pour l’entraînement de réseaux de neurones, modèles qui se livrent bien à des architectures profondes. Ensuite, le premier article présente une application de l’apprentissage machine aux jeux vidéos, puis une méthode de mesure performance pour ceux-ci en tant que politique de décision. Finalement, le deuxième article présente des résultats théoriques concernant l’entraînement d’architectures profondes nonsupervisées. Les jeux vidéos sont un domaine particulièrement fertile pour l’apprentissage automatique: il estf facile d’accumuler d’importantes quantités de données, et les applications ne manquent pas. La formation d’équipes selon un critère donné est une tˆache commune pour les jeux en lignes. Le premier article compare différents algorithmes d’apprentissage à des réseaux de neurones profonds appliqués à la prédiction de la balance d’un match. Ensuite nous présentons une méthode par simulation pour évaluer les modèles ainsi obtenus utilisés dans le cadre d’une politique de décision en ligne. Dans un deuxième temps nous présentons une nouvelleméthode pour entraîner des modèles génératifs. Des résultats théoriques nous indiquent qu’il est possible d’entraîner par rétropropagation des modèles non-supervisés pouvant générer des échantillons qui suivent la distribution des données. Ceci est un résultat pertinent dans le cadre de la récente littérature scientifique investiguant les propriétés des autoencodeurs comme modèles génératifs. Ces résultats sont supportés avec des expériences qualitatives préliminaires ainsi que quelques résultats quantitatifs.
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Un système multi-agents est composé de plusieurs agents autonomes qui interagissent entre eux dans un environnement commun. Ce mémoire vise à démontrer l’utilisation d’un système multi-agents pour le développement d’un jeu vidéo. Tout d’abord, une justification du choix des concepts d’intelligence artificielle choisie est exposée. Par la suite, une approche pratique est utilisée en effectuant le développement d’un jeu vidéo. Pour ce faire, le jeu fut développé à partir d’un jeu vidéo mono-agent existant et mo- difié en système multi-agents afin de bien mettre en valeur les avantages d’un système multi-agents dans un jeu vidéo. Le développement de ce jeu a aussi démontré l’applica- tion d’autres concepts en intelligence artificielle comme la recherche de chemins et les arbres de décisions. Le jeu développé pour ce mémoire viens appuyer les conclusions des différentes recherches démontrant que l’utilisation d’un système multi-agents per- met de réaliser un comportement plus réaliste pour les joueurs non humains et bien plus compétitifs pour le joueur humain.
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Ce mémoire propose une réflexion sur des modèles permettant de mieux comprendre et concevoir l’expérience esthétique d’un jeu vidéo. Ces modèles traduisent différents idéaux de la place du joueur. Comme on peut le constater à travers une réflexion sur le modèle du cercle magique, jouer est souvent compris comme un acte unilatéral d’entrée en imagination dans un monde étranger au monde actuel – toute sortie marquant la pénalité ou la fin du jeu. De ce point de vue, le designer aurait donc pour rôle de placer et de maintenir le joueur dans le monde virtuel représenté pour qu’il s’y sente immergé et présent. Cela dit, comme en témoignent les critiques qui s’élèvent contre le modèle du cercle magique, d’autres stratégies de mise en place du joueur sont à distinguer et à définir pour faciliter l’analyse et la conception des jeux vidéo. Devant ce modèle, jugé limitatif, ce que nous proposons ici est de recourir à quelques outils méthodologiques et typologiques de l’esthétique de la réception en histoire de l’art pour bâtir un modèle plus englobant, celui de la place du joueur, dont nous testons la validité par l’analyse du jeu vidéo God of War III (2010).
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Ce mémoire s‘intéresse à la spatialité du jeu vidéo et à l‘adaptation vidéoludique de lieux réels. Il se concentre sur un lieu précis, le métro, et sur sa représentation dans le genre de l‘horreur. Cette recherche comprend trois niveaux d‘adaptation du lieu et de création spatiale, soit l‘adaptation systémique, l‘adaptation sociohistorique et finalement l‘adaptation technologique. À partir d‘exemples de jeux comparés aux réalités concrètes du métro, ces trois niveaux d‘adaptation sont analysés afin d‘explorer à la fois les impacts du lieu virtuel sur l‘expérience de jeu et les influences externes qui guident la conception vidéoludique.
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Ce mémoire étudie la dynamique communicationnelle et interactionnelle entre un joueur et un système de jeu par l’entremise des théories de l’énonciation et de la cognition. Par une analyse des jeux vidéo d’horreur en perspective à la première personne, il s’agit de conceptualiser une spirale heuristique de l’énonciation à partir des principes théoriques du Cycle Magique (Arsenault et Perron, 2009). Le propos se focalise sur la manière dont le joueur expérimente et traite les propositions ludiques et les propositions ludodiégétiques. L’intérêt est d’observer comment la valeur réflexive des marques de jeu et des marques de jouabilité sert à départager des relations d’attribution entre des formulations énonciatives (textuelles, verbales, visuelles, sonores ou procédurales) et des agents énonciatifs. Cette recherche rend compte, d’une part, de la gestion cognitive des faits énonciatifs et, d’autre part, de la modulation de leurs valeurs d’immédiateté-hypermédiateté et de leurs rapports de liaison/déliaison avec les agents énonciatifs. Il est expliqué que cette activité cognitive du joueur dirige la schématisation d’attitudes interactionnelles servant à structurer la signification – ludique ou narrative – des propositions ludiques générées au cours de l’activité de jeu. L’analyse cible des processus de mise en phase performative et de mise en phase méta-systémique ludique permettant la détermination de vecteurs d’immersion. En fonction du caractère d’opacité ou de transparence des vecteurs, il est question d’indiquer comment la posture d’expérience du joueur oscille entre un continuum immersif qui polarise une expérience systémique et une expérience diégétisée.
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Travail réalisé à l'EBSI, Université de Montréal, sous la direction de M. Yvon Lemay dans le cadre du cours SCI6112 - Évaluation des archives, à l'hiver 2014.
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Le jeu vidéo est un produit qui ne cesse de gagner en popularité alors que les expériences ludiques tendent de plus en plus à se diversifier. Les recherches académiques sur l’objet vidéoludique se sont multipliées dans les dernières années afin de comprendre les particularités du nouveau média, surtout en ce qui concerne l’analyse du produit lui-même et sa réception, mais laissant peu de place à sa créa-tion et sa production. Montréal est un lieu idéal pour étudier le médium : en peu de temps, l’industrie du jeu vidéo est devenue l’un des fleurons industriels québécois. La présente étude s’est intéressée aux développeurs de Montréal, ville où se situe la plus grande partie des studios au Québec, afin de connaître leur perception du produit vidéoludique et de l’industrie. Au travers d’une perspective phénoménologique, un séjour ethno-graphique a été effectué dans un studio de production vidéoludique où plusieurs développeurs ont été observés et interviewés. Ce travail s’inscrit dans une anthropologie du travail et rend compte de la com-plexité qui émerge lorsqu’un travail essentiellement créatif vient se heurter à des motifs de production strictes. Plus encore, il rend compte d’un paradigme opposant directement la création et la production dans un milieu qui se présente comme une avenue prometteuse pour une jeunesse désirant vivre d’un travail créatif. Cette condition est attribuable à la nature du jeu vidéo lui-même qui se situe, selon Kline, Dyer-Witheford et De Peuter (2003), à mi-chemin entre la culture, la technologie et les visées commerciales (marketing). Les développeurs se trouvent donc entre deux eaux : d’un côté ils sont influencés par la culture du jeu, relevant de leurs pratiques, leurs préférences et des commu-nautés de développeurs et, de l’autre côté, par l’industrie qui dicte les façons de faire et viennent selon eux minimiser leur potentiel créatif.
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Pour respecter les droits d’auteur, la version électronique de ce mémoire a été dépouillée de certains documents visuels et audio‐visuels. La version intégrale du mémoire a été déposée à la Division de la gestion des documents et des archives.
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Lorsque l’on s’intéresse au dégoût comme forme d’affect, on remarque que son application abonde au niveau des études cinématographiques et des arts visuels. Par contre, peu de chercheurs se sont intéressés à son analyse à travers les médias dont l’institutionnalisation académique est plus récente, comme la bande dessinée, la télésérie et le jeu vidéo. Ce mémoire a pour objectif d’étendre la pratique des études du dégoût comme affect sur ces médias, en s’attardant sur l’analyse de certaines composantes de la franchise transmédiatique The Walking Dead. De plus, comme ce corpus est marqué par une transmédialité qui dépasse les simples récurrences narratives, ce mémoire veut également produire un modèle d’analyse capable de déceler les structures génératives du dégoût qui tendent à migrer ou être partagées entre les médias de la franchise. Ce modèle sera conçu dans un premier temps par l’établissement d’un dialogue entre les études de l’affect appliquées au cinéma et aux arts visuels et les études sur l’intermédialité. La fonctionnalité de ce modèle sera ensuite testée à travers son application sur la bande dessinée, la télésérie et l’un des jeux vidéo de la franchise The Walking Dead.