Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 47 záznamů.  1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Procedural Generation of Endless Runner Type of Video Games
Černý, Vojtěch ; Gemrot, Jakub (vedoucí práce) ; Pilát, Martin (oponent)
Procedurální generování obsahu (PCG, procedural content generation) se stále častěji používá pro generování řady aspektů počítačových her. Agenti řízení umělou inteligencí se pak používají pro hodnocení tohoto obsahu. Relativně málo snahy je věnováno generování celých her algoritmicky. V této práci jsme použili PCG pro generování pravidel hry, jejího obsahu i hodnotícího hráče v oblasti her typu nekonečný běh. Pro experimentování jsme také vytvořili vlastní framework pro tvorbu tohoto typu her. Náš přístup by mohl zefektivnit tvorbu a prozkoumat nové koncepty ve hrách typu nekonečný běh, skákačkách a po zobecnění i v jiných herních žánrech.
Percepční učení a Ideální Bayesovký pozorovatel při zrakovém vyhledávání
Němeček, Viktor ; Děchtěrenko, Filip (vedoucí práce) ; Pilát, Martin (oponent)
Vyhledávání objektů v komplexním prostředí je činnost, kterou vykonáváme mnohokrát denně. Najemnik a Geisler ve svých pracech (2005; 2008; 2009) uká- zali, že lidé neumí zrakem vyhledávat optimálně, a představili několik modelů ideálních pozorovatelů pro jednu konkrétní úlohu zrakového vyhledávání. V této práci jsme se pokusili ukázat, že pokud budou lidé dostávat zpětnou vazbu od jednoho z modelů ideálních pozorovatelů, naučí se tuto úlohu řešit během daného počtu pokusů lépe než bez této zpětné vazby. Žádný netriviální výsledek se nám kvůli malému vzorku sice nepodařilo prokázat statisticky významně, ale data na- značují, že zpětná vazba skutečně má pozitivní vliv na učení a ve výzkumu má smysl pokračovat. K experimentu vznikla také aplikace, s jejíž pomocí byl experiment prováděn. V ní je možné krom experimentu též zkoušet své schopnosti zrakového vyhledávání formou hry. 1
Evoluční algoritmy pro řízení heterogenních robotických swarmů
Karella, Tomáš ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Balcar, Štěpán (oponent)
Robotická hejna se často díky svým dobrým vlastnostem používají při řešení rozličných úkolů. Řada prací zabývající se touto problematikou používá pro optimalizaci řízení robotických hejn evoluční algoritmy, ovšem z pravidla hejna tvoří pouze homogenní jedinci. Tato práce se zaměřuje na použití evolučních algoritmů v případě heterogenních robotických hejn. Pro nalezení optimalizující metody byla implementována simulace 2D prostředí, které umožňuje tvorbu vlastních scénářů pro robotická hejna a také umožňuje použití na řešení těchto scénářů evolučních algoritmů. Navržená metoda podúkolů používající diferenciální evoluci a evoluční strategie byla otestována ve třech rozličných scénářích.
Generation of Vector Images using Evolutionary Algorithms
Drázdová, Zuzana ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Křen, Tomáš (oponent)
Použití evolučních algoritmů pro generování obrázků je zkoumáno už několik desetiletí. Potenciál tohoto přístup spočívá v kreativitě genetických operátorů a širokých možnostech automatického hodnocení řešení. Jedinci mohou být vyvíjeni, aby připomínali existující obrázek nebo mohou být použita jiná kritéria jako například umělecký dojem. Generování vektorových obrázků podle rastrové předlohy bylo v posledních letech věnováno hodně pozornosti. Tento přístup nabízí hned několik výhod. Rozměry vektorových obrázků mohou být snadno změněny bez ztráty přesnosti. Další výhodou je možnost jednoduše upravovat jednotlivé objekty v obrázku. Ta byla při návrhu algoritmů dosud opomíjena. Chceme využít plný potenciál vytvořených obrázků navržením vhodného algoritmu. Naše metoda vytváří vektorové obrázky, které jsou podobné rastrové předloze, mohou být snadno upravované a mají zajímavý umělecký nádech. Vyvinuli jsme tři postupy, které se liší v přístupu k reprezentaci jedinců, genetickým operátorům, vyhodnocení a celkovém stylu výsledků.
Artificial Composition of Multi-Instrumental Polyphonic Music
Samuel, David ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Neruda, Roman (oponent)
David Samuel Představujeme generativní model pro skládání klasické i populární hudby, jehož cílem je vytvářet hudbu na lidské úrovni. Hlavní překážkou je její složitá hierarchická struktura a absence rozumného automatického vyhodnocení její kvality. Na rozdíl od ostatních prací na podobné téma se snažíme generovat symbolickou reprezentaci hudby o více nástrojích hrajících současně, abychom pokryli širší hudební spektrum. Pro samotné skládání využíváme tři moduly založené na LSTM neuronových sítích; velké úsilí je vynaloženo na zjednodušení vstupní hudební reprezentace důkladnou analýzou dostupných dat. Naše práce slouží především jako ukázka toho, že současné technologie umožňují skládání hudby. Věříme, že námi navržený hudební analyzátor a generátor poslouží jako základ pro další výzkum v této oblasti. 1
Umělá inteligence pro hru Risk
Vašátko, Viktor ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Gemrot, Jakub (oponent)
Cílem této práce je implementace hry Risk a průzkum, jak do hry vy- vinout umělou inteligenci. Implementace hry a experimenty s umělou inteligencí jsou napsány v programovacím jazyce C#. V průzkumu vývoje umělé inteligence jsou otestovány dva přístupy. Jeden přístup využívá algoritmus Monte Carlo tree search (MCTS) s dvěma různými heuristikami a druhý se snaží řešit problém za pomocí neuronových sítí. Neuronové sítě mají dvojí využití. Jedno využití je pro samotnou umělou inteligenci a druhé v jedné z heuristik. Provedeným výzku- mem jsme zjistili, že umělá inteligence využívající MCTS dokáže hrát nejlépe, ale nezvládá velké mapy. Oproti tomu umělá inteligence s neuronovými sítěmi dokáže hrát na libovolné mapě, a proto by mohla být potencionálně dalším cílem výzkumu. Výsledkem práce je základ pro další možný vývoj umělé inteligence. 1
Skládání balíčků karet v počítačové hře Hearthstone
Stachura, Šimon ; Gemrot, Jakub (vedoucí práce) ; Pilát, Martin (oponent)
Název práce: Skládání balíčků karet v počítačové hře Hearthstone Autor: Šimon Stachura Katedra: Katedra softwaru a výuky informatiky Vedoucí bakalářské práce: Mgr. Jakub Gemrot, Ph. D. Abstrakt: Základem sběratelských karetních her, jako je např. Hearthstone, je sbírání karet, z nichž poté hráči vytvářejí balíčky pro samotnou hru. Tato činnost je obvykle velmi komplexní, zahrnující množství faktorů, jako je např. stabilita výsledků balíčku, nebo interakce mezi jednotlivými kartami. Cílem naší práce bylo pokusit se skládání balíčku pro Hearthstone automatizovat. Pro tento účel jsme využili algoritmus hill-climbing, v němž byly jednotlivé balíčky hodnoceny podle své úspěšnosti ve hře proti reálným nejhranějším balíčkům. Použití tohoto algoritmu s sebou přineslo množství otázek, jako např. jak omezit obrovský prostor možných balíčků; jakou umělou inteligenci použít pro simulaci her, nebo jak stabilizovat simulaci v tomto velmi nedeterministickém prostředí. Pokusili jsme se také o nový přístup k některým z těchto problémů. Na závěr jsme experimentálně vytvořili dva balíčky, které dosáhly v simulacích průměrné úspěšnosti kolem 80, resp. 90 procent proti reálným balíčkům. Tento výsledek ukázal, že i v takto nedeterministickém prostředí dokáže hill-climbing najít zajímavá řešení, která jsou však silně závislá na...
Creating the Game Strategies for PuppetWars Using Neuroevolution
Šmelko, Adam ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Matzner, Filip (oponent)
V posledných rokoch nastal v hernom priemysle rozmach. Pre udržanie konkurencieschopnosti sú herné spoločnosti nútené vyvíjať stále viac príťažli- vé počítačové hry, čo implikuje i prítomnosť čo najvernejšej umelej inteligen- cie ovládajúcej herné prvky, na čo sa naša práca zameriava. Implementovali sme jednoduchú 2D programovaciu hru, na ktorej sme predviedli sadu poku- sov učiac umelú inteligenciu v nej, snažiac sa vytvoriť stratégie konkurujúce tým ľudským. Preskúmali sme niekoľko variácií učenia pomocou evolučnej stratégie aplikovanej na neurónové siete a vytvorili sme herné postavičky hodné bytia rovnocenným protivníkom užívateľom hry.
Domain Specific Languages in Functional Programming
Rapavá, Jana ; Hric, Jan (vedoucí práce) ; Pilát, Martin (oponent)
V umělé inteligenci, obzvláště v programování s omezujícími podmínkami, je populární navrhovat rozličné modelovací jazyky, které umožňují řešit problémy na úrovni domény a prostřednictvím doménových abstrakcí. Při tom je často užitečné používat techniky známé z oblasti doménově specifických jazyků. Funkcionální programovací jazyky poskytují nové prostředky pro návrh těchto jazyků, obzvláště v případě vnořených doménově specifických jazyků. Tato práce zkoumá výhody a nevýhody využití technik funkcionálního programování při návrhu a implementaci vnořeného doménově specifického jazyka pro problémy prohledávání stavových prostorů.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 47 záznamů.   1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam:
Viz též: podobná jména autorů
1 Pilát, Matěj
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.