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AI游戏开发和深度学习进阶 版权信息
- ISBN：9787111688464
- 条形码：9787111688464 ; 978-7-111-68846-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
AI游戏开发和深度学习进阶 本书特色
轻松掌握：如何使用各种算法解开游戏谜题。如何使游戏AI更加智能、类人化。
AI游戏开发和深度学习进阶 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。
AI游戏开发和深度学习进阶 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AI 14
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AI 90
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 mate 104
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AI 140
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AI 174
6.2 通用游戏是什么 175
6.3 图灵测试和*类人化的AI 178
6.4 不使用“类人化”函数的类人化游戏AI 182
6.5 使用“类人化”函数的类人化游戏AI 190
参考文献 199
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AI 14
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AI 90
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 mate 104
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AI 140
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AI 174
6.2 通用游戏是什么 175
6.3 图灵测试和*类人化的AI 178
6.4 不使用“类人化”函数的类人化游戏AI 182
6.5 使用“类人化”函数的类人化游戏AI 190
参考文献 199
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AI游戏开发和深度学习进阶 作者简介
伊庭齐志（Hitoshi Iba），工学博士，东京大学大学院情报理工学系研究科电子信息学专业教授，也是Genetic Programming and Evolvable Machines（GPEM）的副主编。他从事人工智能和人工生命的研究，主要研究领域包括进化系统、基因组信息处理、金融工程和复杂系统。 曹 旸，2017年获得日本早稻田大学综合机械工学博士学位。博士求学期间，研究将模式识别应用于手术机器人操作的技术。目前就职于欧姆龙（中国）有限公司，主要在工业自动化和农业自动化领域中从事基于深度学习和计算机视觉的产品研发管理工作。
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