|
|
Deep Learning AI in Game Environments
Glós, Kristián ; Bobák, Petr (oponent) ; Polášek, Tomáš (vedoucí práce)
This thesis is focused on analysing deep learning algorithms and their ability to complete given tasks implemented in game environments created via the Unity game engine. Secondary objective was to research and specify possible use-cases of deep learning during game development. The algorithms used fall into Reinforcement learning, Imitation learning and Neuroevolution, while Reinforcement learning was used throughout the whole game scene development cycle. Analysis and results were collected through training the networks in different game scene states and other factors.
|
|
|
Deep Learning AI in Game Environments
Glós, Kristián ; Bobák, Petr (oponent) ; Polášek, Tomáš (vedoucí práce)
This thesis is focused on analysing deep learning algorithms and their ability to complete given tasks implemented in game environments created via the Unity game engine. Secondary objective was to research and specify possible use-cases of deep learning during game development. The algorithms used fall into Reinforcement learning, Imitation learning and Neuroevolution, while Reinforcement learning was used throughout the whole game scene development cycle. Analysis and results were collected through training the networks in different game scene states and other factors.
|
|
|
Umělá inteligence pro real-time strategické počítačové hry
Sýkora, Ondřej
Název práce: Umělá inteligence pro real-time strategické počítačové hry Autor: Ondřej Sýkora Katedra (ústav): Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí diplomové práce: Mgr. Cyril Brom e-mail vedoucího: brom@ksvi.mff.cuni.cz Abstrakt: Real-time strategické hry (RTS) jsou mezi hráči počítačových her jedním z něj- oblíbenějších žánrů. Přesto existuje jen málo prací, které by se tímto žánrem zabývaly. V této práci se zabýváme problémem výběru akcí pro jednotky v real-time strategických hrách za použití teoretických nástrojů pro řešení markovovských rozhodovacích problémů. V úvodních kapitolách představujeme real-time strategické hry jako herní žánr i jako vý- zkumný problém v oboru umělé inteligence. Následně se věnujeme markovovským rozho- dovacím procesům a metodám pro jejich řešení. Navrhujeme řešení problému výběru akcí pro real-time strategickou hru jako řešení markovovského rozhodovacího problému za po- mocí zjednodušeného diskrétního simulátoru real-time strategické hry. Na experimentech ověřujeme možnost takového výběru akcí a jeho vlastnosti. Klíčová slova: real-time strategická hra, markovovský rozhodovací proces, Expected Out- come, bandit-based plánování, diskrétní simulace 6
|
|
|
Kombinace prediktorů v odhadování parametrů
Podlesna, Yana ; Kárný, Miroslav
Tato bakalářská práce se zabývá návrhem metody k řešení prokletí rozměrnosti vznikající v kvantitativním modelování složitých vzájemně propojených systémů. Jedná se o předpovídací modely, které jsou založené na diskrétním markovském rozhodovacím procesu. Předpovídání je založeno na odhadu parametrů modelu pomocí bayesovské statistiky. Tato práce obsahuje návod na zmenšení rozměrnosti dat, potřebných k předpovídání v systémech s velkým počtem stavů a akcí. Místo odhadu prediktoru závislého na všech parametrech metoda předpokládá užití několika prediktorů, které vznikají odhadováním parametrických modelů, předpokládajících závislost na různých regresorech. Vlastnosti chování navržené metody jsou ilustrovány simulačními experimenty.
|
|
| |
|
|
Umělá inteligence pro real-time strategické počítačové hry
Sýkora, Ondřej
Název práce: Umělá inteligence pro real-time strategické počítačové hry Autor: Ondřej Sýkora Katedra (ústav): Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí diplomové práce: Mgr. Cyril Brom e-mail vedoucího: brom@ksvi.mff.cuni.cz Abstrakt: Real-time strategické hry (RTS) jsou mezi hráči počítačových her jedním z něj- oblíbenějších žánrů. Přesto existuje jen málo prací, které by se tímto žánrem zabývaly. V této práci se zabýváme problémem výběru akcí pro jednotky v real-time strategických hrách za použití teoretických nástrojů pro řešení markovovských rozhodovacích problémů. V úvodních kapitolách představujeme real-time strategické hry jako herní žánr i jako vý- zkumný problém v oboru umělé inteligence. Následně se věnujeme markovovským rozho- dovacím procesům a metodám pro jejich řešení. Navrhujeme řešení problému výběru akcí pro real-time strategickou hru jako řešení markovovského rozhodovacího problému za po- mocí zjednodušeného diskrétního simulátoru real-time strategické hry. Na experimentech ověřujeme možnost takového výběru akcí a jeho vlastnosti. Klíčová slova: real-time strategická hra, markovovský rozhodovací proces, Expected Out- come, bandit-based plánování, diskrétní simulace 6
|
host ::
RSS.