|
|
Aplikace posilovaného učení při řízení modelu vozidla
Maslowski, Petr ; Uhlíř, Václav (oponent) ; Šůstek, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vytvořením autonomního agenta pro řízení modelu vozidla. Rozhodování agenta je řízeno pomocí posilovaného učení (reinforcement learning) s využitím neuronových sítí. Agent získává snímky z přední kamery vozidla a na základě jejich interpretace vybírá vhodné akce pro řízení vozidla. V rámci práce jsem navrhl několik funkcí odměn a s vytvořenými modely jsem experimentoval úpravou hyperparametrů. Výsledný agent pak simuluje řízení vozidla na silnici. Výsledek této práce ukazuje možný přístup k ovládání autonomního vozidla, které se učí řídit metodou strojového učení v simulátoru CARLA.
|
|
|
Řízení entit ve strategické hře založené na multiagentních systémech
Knapek, Petr ; Kočí, Radek (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na návrh a implementaci systému podpory učení a plánování agentů schopných hry real-time strategických her typu StarCraft. Budou vysvětleny problémy ovládání herních objektů a protivníků počítačem a představeny obvykle používané způsoby řešení. Na základě analýzy je navržen a implementován nový systém využívající multiagentního přístupu k ovládání hry a metod strojového učení, který je schopný porážet protivníky a přizpůsobovat se novým výzvám.
|
|
|
Využití opakovaně posilovaného učení pro řízení čtyřnohého robotu
Ondroušek, Vít ; Maga,, Dušan (oponent) ; Maňas, Pavel (oponent) ; Singule, Vladislav (oponent) ; Březina, Tomáš (vedoucí práce)
Disertační práce je zaměřena na využití opakovaně posilovaného učení pro řízení chůze čtyřnohého robotu. Hlavním cílem je předložení adaptivního řídicího systému kráčivého robotu, který budem schopen plánovat jeho chůzi pomocí algoritmu Q-učení. Tohoto cíle je dosaženo komplexním návrhem třívrstvé architektury založené na paradigmatu DEDS. Předkládané řešení je vystavěno na návrhu množiny elementárních reaktivních chování. Prostřednictvím simultáních aktivací těchto elementů je vyvozena množina kompozitních řídicích členů. Obě množiny zákonů řízení jsou schopny operovat nejen na rovinném, ale i v členitém terénu. Díky vhodné diskretizaci spojitého stavového prostoru je sestaven model všechn možných chování robotu pod vlivem aktivací uvedených základních i složených řídicích členů. Tento model chování je využit pro nalezení optimálních strategií řízení robotu prostřednictvím schématu Q-učení. Schopnost řídicí jednotky je ukázána na řešení tří komplexních úloh: rotace robotu, chůze robotu v přímém směru a chůze po nakloněné rovině. Tyto úlohy jsou řešeny prostřednictvím prostorových dynamických simulací čtyřnohého kráčivého robotu se třemi stupni volnosti na každou z noh. Výsledné styly chůze jsou vyhodnoceny pomocí kvantitativních standardizovaných ukazatelů. Součástí práce jsou videozáznamy verifikačních experimentů ukazující činnost elementárních a kompozitních řídicích členů a výsledné naučené styly chůze robotu.
|
|
|
Posilované učení pro hraní robotického fotbalu
Bočán, Hynek ; Škoda, Petr (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tvorbou umělé inteligence schopné ovládat robotického hráče fotbalu simulovaného v prostředí SimSpark. Vytvořená umělá inteligence rozšiřuje již hotového agenta, který poskytuje implementaci základních dovedností jako je orientace na hřišti, pohyb v osmi směrech a nebo driblování s balonem. Umělá inteligence se stará o výběr nejvhodnější akce v závislosti na situaci na hřišti. Pro její implementaci byla použita metoda posilovaného učení - Q-learning. Pro výběr nejlepší akce je situace na hřišti převedena do formy 2D obrazu s několika rovinami. Tento obraz je následně analyzován hlubokou konvoluční neuronovou sítí implementované pomocí C++ knihovny DeepCL.
|
|
| |
|
|
Demonstrační program pro předmět IZU
Míšová, Miroslava ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se věnuje vypracování studijních aplikací pro předmět Základy umělé inteligence. Tyto aplikace mají za vzor starší applety, které využívají nástroje, pro které skončila podpora. Pro jednotlivé aplikace byl vytvořen objektově orientovaný návrh a ná sledně byly implementovány. Při vytváření byl dbán důraz na jednoduchost uživatelského rozhraní a na možné další rozšiřování aplikací.
|
|
|
Umělá inteligence pro hraní her
Bayer, Václav ; Škoda, Petr (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá metodami umělé inteligence aplikovanými pro hraní strategických her, ve kterých probíhá veškerá interakce v reálném čase (tzv. real-time strategic - RTS). V práci se zabývám zejména metodu strojového učení Q-learning založenou na zpětnovazebním učení a Markovovu rozhodovacím procesu. Praktická část práce je implementována pro hraní hry StarCraft: Brood War.Mnou navržené řešení, implementované v rámci pravidel soutěže SSCAIT, se učí sestavit optimální konstrukční pořadí budov dle hracího stylu oponenta. Analýza a vyhodnocení systému jsou provedeny srovnáním s ostatními účastníky soutěže a rovněž na základě sady odehraných her a porovnání počátečního chování s výsledným chováním natrénovaným právě na této sadě.
|
|
|
Inteligentní hudební přehrávač pro Android
Tomášek, Michal ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Kalmár, Róbert (vedoucí práce)
V dnešní době je na trhu velké množství hudebních přehrávačů. Žádný z nich však neposkytuje funkci predikce, která by pracovala v reálném čase přímo při běžném používání přehrávače. Bakalářská práce se zabývá návrhem a implementací hudebního přehrávače s mechanismem predikce. Důraz je kladen jak na vytvoření kvalitní architektury aplikace, tak na zvolení vhodného algoritmu, který bude zajišťovat predikci. Výběru algoritmu předchází výběr kategorie metod strojového učení. Výsledný prediktivní algoritmus je rozdělen do několika sekcí a je tedy nutné zvolit či vymyslet řešení pro všechny jeho části. Výstupem této práce je hudební přehrávač pro OS Android umožňující provádění predikce a učení se z interakce v reálném čase.
|
|
|
Posilované učení pro hraní robotického fotbalu
Brychta, Adam ; Švec, Tomáš (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vytvořením agenta pro hraní robotického fotbalu. V práci používám metodu hlubokého Q-učení, která využívá hlubokou neuronovou síť. Praktická část práce se zabývá implementací agenta pro posilované učení. Cílem agenta je vybrat nejlepší akci pro daný stav prostředí. Trénování agenta probíhá v různých scénářích situací na hřišti. Výsledek této práce ukazuje přístup k hraní fotbalu pomocí strojového učení.
|
|
|
Trénování inteligentních agentů v enginu Unity
Vaculík, Jan ; Chlubna, Tomáš (oponent) ; Matýšek, Michal (vedoucí práce)
Cílem práce je navrhnout aplikace, které demonstrují sílu strojového učení pro tvorbu umělé inteligence ve videohrách. K řešení této problematiky je použita sada nástrojů ML-Agents, která umožňuje tvorbu inteligentních agentů v enginu Unity. Jednotlivé demonstrační aplikace jsou zaměřeny na různé scénáře využití této sady. Pro trénování je použito zpětnovazební a imitační učení.
|
host ::
RSS.