Публікація: Методи забезпечення адаптивності ігрового штучного інтелекту
dc.contributor.author | Супруненко, М. Ю. | |
dc.date.accessioned | 2021-12-27T09:50:42Z | |
dc.date.available | 2021-12-27T09:50:42Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.description.abstract | Метою роботи є дослідження агентів в ході якого потрібно створити ігровий штучний інтелект для гри «Змійка», побудований на основі адаптивного ігрового штучного інтелекту використовуючи навчання з підкріпленням та глибині нейронні мережі. Агент повинен вчитися на основі попереднього досвіду і демонструвати результат під час гри с користувачем. У ході виконання кваліфікаційної роботи створено адаптивний ігровий агент на основі штучної нейронної мережі для ігри «Змійка», створено середовище виконання агенту для ігри в «Змійку», оцінено результати тренування та валідації агенту при виконанні дослідження та проведено ігрову партію створеного агенту з конкурентами, і проведено широкий аналіз роботи створеного агенту порівняно з конкурентами і надано кроки для покрашення агенту, створеного в рамках кваліфікаційної роботи. | uk_UA |
dc.identifier.citation | Супруненко М. Ю. Методи забезпечення адаптивності ігрового штучного інтелекту : пояснювальна записка до валіфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп’ютерна інженерія / М. Ю. Супруненко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 76 с. | uk_UA |
dc.identifier.uri | https://openarchive.nure.ua/handle/document/18797 | |
dc.subject | Reinforcement Learning | uk_UA |
dc.subject | Snake Game | uk_UA |
dc.subject | Deep Q-Learning | uk_UA |
dc.subject | Monte-Carlo Search Tree | uk_UA |
dc.subject | Artificial Neural Networks | uk_UA |
dc.subject | Python | uk_UA |
dc.title | Методи забезпечення адаптивності ігрового штучного інтелекту | uk_UA |
dc.title.alternative | Methods for Ensuring Adaptability of Gaming Artificial Intelligence | uk_UA |
dspace.entity.type | Publication |
Файли
Оригінальний пакет
1 - 2 з 2
Завантаження...
- Назва:
- 2021_M_EOM_Suprunenko_M_Iu_appendix.pdf
- Розмір:
- 1.96 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Завантаження...
- Назва:
- 2021_M_EOM_Suprunenko_M_Iu.pdf
- Розмір:
- 2.16 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.42 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: