AI游戏开发和深度学习进阶

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作者: [日]
2021-09
版次: 1
ISBN: 9787111688464
定价: 79.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
字数: 200千字
  • 本书以各种各样的实例剖析游戏AI手法,并以此为目标,帮助读者学习构筑游戏AI的技术。另外,也阐述了游戏AI中的深层学习、机械学习、强化学习技术。 译者序

    前言

    第1章 谜题与游戏AI的过去和现在1

    1.1 关于AI的预言成真了吗1

    1.2 游戏AI的历史和背景2

    1.3 游戏AI是否会剥夺人类的乐趣7

    1.4 游戏AI的意义9

    1.5 游戏的深奥程度与“先下手为强”定理10

    第2章 解谜的AI14

    2.1 搜索树14

    2.1.1 树的构造和图形表达14

    2.1.2 深度优先搜索21

    2.1.3 宽度优先搜索28

    2.1.4 A*搜索32

    2.2 推箱子40

    2.3 数字连线43

    2.4 日式华容道46

    2.5 孔明棋48

    2.6 尝试用数学知识解决数独问题51

    第3章 依赖约束的谜题和非单调推理58

    3.1 纵向搜索与回溯58

    3.2 数学家弄错的国际象棋谜题58

    3.3 线条图的解释与错觉画63

    3.4 ATMS与四色问题71

    3.5 解开国际象棋谜题83

    3.5.1 尽可能放置多个棋子84

    3.5.2 尽可能攻击多个区域86

    3.6 Knuth的谜题与位棋盘88

    第4章 会玩游戏的AI90

    4.1 井字棋与树90

    4.2 游戏的树搜索91

    4.3 黑白棋与Fool’s mate104

    4.4 A*马里奥110

    4.5 蒙特卡罗树搜索114

    4.6 立体四子棋118

    4.7 黑白棋的蒙特卡罗算法和NegaScout算法123

    4.8 如何赢得博弈124

    4.9 消灭幽灵:AI吃豆人132

    第5章 学习、进化和游戏AI140

    5.1 来自AlphaGo的震撼140

    5.2 DQN和街机游戏151

    5.3 进化的马里奥155

    5.4 神经进化158

    5.5 吃豆人的神经进化161

    5.6 充满好奇心的马里奥166

    第6章 游戏AI与类人化174

    6.1 为什么需要类人化的AI174

    6.2 通用游戏是什么175

    6.3 图灵测试和类人化的AI178

    6.4 不使用“类人化”函数的类人化游戏AI182

    6.5 使用“类人化”函数的类人化游戏AI190

    参考文献199
  • 内容简介:
    本书以各种各样的实例剖析游戏AI手法,并以此为目标,帮助读者学习构筑游戏AI的技术。另外,也阐述了游戏AI中的深层学习、机械学习、强化学习技术。
  • 目录:
    译者序

    前言

    第1章 谜题与游戏AI的过去和现在1

    1.1 关于AI的预言成真了吗1

    1.2 游戏AI的历史和背景2

    1.3 游戏AI是否会剥夺人类的乐趣7

    1.4 游戏AI的意义9

    1.5 游戏的深奥程度与“先下手为强”定理10

    第2章 解谜的AI14

    2.1 搜索树14

    2.1.1 树的构造和图形表达14

    2.1.2 深度优先搜索21

    2.1.3 宽度优先搜索28

    2.1.4 A*搜索32

    2.2 推箱子40

    2.3 数字连线43

    2.4 日式华容道46

    2.5 孔明棋48

    2.6 尝试用数学知识解决数独问题51

    第3章 依赖约束的谜题和非单调推理58

    3.1 纵向搜索与回溯58

    3.2 数学家弄错的国际象棋谜题58

    3.3 线条图的解释与错觉画63

    3.4 ATMS与四色问题71

    3.5 解开国际象棋谜题83

    3.5.1 尽可能放置多个棋子84

    3.5.2 尽可能攻击多个区域86

    3.6 Knuth的谜题与位棋盘88

    第4章 会玩游戏的AI90

    4.1 井字棋与树90

    4.2 游戏的树搜索91

    4.3 黑白棋与Fool’s mate104

    4.4 A*马里奥110

    4.5 蒙特卡罗树搜索114

    4.6 立体四子棋118

    4.7 黑白棋的蒙特卡罗算法和NegaScout算法123

    4.8 如何赢得博弈124

    4.9 消灭幽灵:AI吃豆人132

    第5章 学习、进化和游戏AI140

    5.1 来自AlphaGo的震撼140

    5.2 DQN和街机游戏151

    5.3 进化的马里奥155

    5.4 神经进化158

    5.5 吃豆人的神经进化161

    5.6 充满好奇心的马里奥166

    第6章 游戏AI与类人化174

    6.1 为什么需要类人化的AI174

    6.2 通用游戏是什么175

    6.3 图灵测试和类人化的AI178

    6.4 不使用“类人化”函数的类人化游戏AI182

    6.5 使用“类人化”函数的类人化游戏AI190

    参考文献199
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