Hra založená na neuronových sítích a reinforcement learningu

Abstract
Diplomová práce se zabývá návrhem a vývojem videohry využívající technologie umělých neuronových sítí a zpětnovazební učení jako hlavní herní mechaniku. Hráč ve hře dostane za úkol vycvičit agenty kontrolovaných neuronovou sítí tak, aby splnily předem daný úkol. K trénování těchto agentů hráč bude využívat nástroj pro tvoření překážkových drah a hodnotících systémů. Na těchto drahách se pak agenti budou pomocí metod zpětnovazebního učení trénovat. Cílem hry je navrhnout dráhy tak, aby agenti po jejich absolvování byly schopní splnit i daný úkol. Cílem práce je navrhnou hru, implementovat a otestovat minimální životaschopný produkt této hry.
The diploma thesis deals with designing and developing a video game using technologies of artificial neural networks and reinforcement learning as its primary game mechanic. In the game, the player gets a task to train agents controlled by neural networks to complete a given task beforehand. To train these agents, the player uses a tool for creating obstacle courses and scoring systems. Using reinforcement learning methods the agents are then trained on these obstacle courses. The game's goal is to design the obstacle courses in a way that allows the agent to complete a given task after successfully finishing the obstacle course. The goals of this project are to design the game and implement and test a minimal viable product of this game.
Description
Subject(s)
videohra, Unity engine, Unity ML-Agents Toolkit, umělé neuronové sítě, PPO, zpětnovazebné učení
Citation
ISSN
ISBN