Obecná umělá inteligence pro hraní her
Název práce v češtině: | Obecná umělá inteligence pro hraní her |
---|---|
Název v anglickém jazyce: | General Artificial Intelligence for Game Playing |
Klíčová slova: | umělá inteligence, hry, evoluční algoritmy, neuronové sítě |
Klíčová slova anglicky: | artificial intelligence, games, evolutionary algorithms, neural networks |
Akademický rok vypsání: | 2016/2017 |
Typ práce: | diplomová práce |
Jazyk práce: | čeština |
Ústav: | Katedra teoretické informatiky a matematické logiky (32-KTIML) |
Vedoucí / školitel: | doc. Mgr. Martin Pilát, Ph.D. |
Řešitel: | skrytý![]() |
Datum přihlášení: | 12.12.2016 |
Datum zadání: | 12.12.2016 |
Datum potvrzení stud. oddělením: | 20.12.2016 |
Datum a čas obhajoby: | 07.09.2017 09:00 |
Datum odevzdání elektronické podoby: | 17.07.2017 |
Datum odevzdání tištěné podoby: | 21.07.2017 |
Datum proběhlé obhajoby: | 07.09.2017 |
Oponenti: | Mgr. Josef Moudřík |
Zásady pro vypracování |
V poslední době se rozvíjí způsoby a algoritmy, které jsou schopné se samy naučit hrát jednoduché počítačové hry jen na základě informací, které jsou dostupné i lidskému hráči. Cílem práce je takové postupy prozkoumat, porovnat a navrhnout přístupy nové.
Student se napřed seznámí s literaturou týkající se obecné umělé inteligence pro hraní počítačových her a s přístupy, které se v této oblasti používají (např. posilované učení, deep reinforcement learning, ...). Potom vybere několik (cca 3-4) vhodných her a na těch otestuje známé metody hraní her a navrhne vlastní metody založené např. na genetickém programování, nebo hlubokém učení. |
Seznam odborné literatury |
[1] Mnih, Volodymyr, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Andrei A. Rusu, Joel Veness, Marc G. Bellemare, Alex Graves et al. "Human-level control through deep reinforcement learning." Nature 518, no. 7540 (2015): 529-533.
[2] Poli, Riccardo, Langdon, William B., McPhee, Nicholas Freitag. "A Field Guide to Genetic Programming." ISBN: 9781409200734, 2008. Lulu Enterprises, UK Ltd. [3] Schmidhuber, Jürgen. "Deep learning in neural networks: An overview." Neural Networks 61 (2015): 85-117. |