RYBANSKÝ, A. Umělá inteligence ve hře Santorini [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.
Navzdory poměrně slabým výsledkům vytvořeného bota jako vedoucí práce vysoko hodnotím studentovu vytrvalou práci, její zodpovědnou organizaci a značný počet úspěšně vyřazených potenciálních řešení.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Informace k zadání | Zadání diplomové práce je vlastní studentův nápad na aplikaci strojového učení na stolní hru mimo pozornost hlavního proudu (šachy, go, apod.). I když jsou tyto techniky předmětem magisterského studia na FITu, nelze aplikaci posilovaného učení na novou situaci považovat za přímočarý úkol. | ||
| Práce s literaturou | Student byl při studiu aktivní a samostatný a to až do té míry, že při konzultacích v řadě otázek úspěšně oponoval vedoucímu. Textová zpráva podle mého názoru dobře dokládá, že se student řádně seznámil s relevantní částí posilovaného učení. | ||
| Aktivita během řešení, konzultace, komunikace | Student byl při řešení aktivní, na konzultace přicházel průběžně a přesně podle domluvy a přinášel jasné pokroky od předchozích setkání. Vzhledem k převážně negativním výsledkům práce hodnotím obzvláště vysoko jeho nepolevující úsilí. | ||
| Aktivita při dokončování | Práce byla dokončována v rozumném předstihu a až na malé výjimky byl její konečný obsah dostatečně konzultován. Student si samostatně -- a úspěšně -- vytyčil milníky pro dokončování. | ||
| Publikační činnost, ocenění | Není mi známa publikační činnost. |
Aj napriek drobnym nedostatkom hodnotim pracu kladne. Ako text práce, tak aj realizačný výstup splňujú zadanie, aj keď oboje by bolo možné ešte zlepšiť. Vzhľadom na náročnosť zadania sa prikláňam k hodnoteniu "veľmi dobre".
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Náročnost zadání | Obtiažnosť zadania spočíva hlavne v naštudovaní problematiky hlbokého učenia odmenou a trestom. Študent sa preto musel oboznámiť s nástrojmi na trénovanie umelých neuronových sietí a naštudovať si problematiku učenia s posilňovaním. Táto problematika je mierne neobvyklá a je pomerne komplexná. | ||
| Rozsah splnění požadavků zadání | Úlohou študenta bolo implementovať hru Santorini a vytvoriť pre túto hru autonómneho agenta, založeného na umelých neuronových sieťach. Študent nielenže vytvoril hru a agenta, ale aj naimplementoval ďalších agentov s rôznou úrovňou inteligencie, ktorých vo svojej práci používa na trénovanie vlastného agenta pomocou “deep Q-learningu”. | ||
| Rozsah technické zprávy | Formálne je rozsah v poriadku, avšak v dôležitých nosných témach nie je vyčerpávajúci. | ||
| Prezentační úroveň technické zprávy | 77 | Text práce je kompaktný, prehľadný a dobre sa číta. Výhradu mám k Obr. 5.2 a 5.4, obrázky znázorňujú ťahy agenta počas hry. V texte mi k obrázkom chýba ich hlbšia analýza. Ďalší problém vidím v opise učenia hodnotiacej funkcie agenta, t.j. neuronovej sieti. Čitateľ sa tieto informácie dozvedá celkom ťažko. Naopak technické riešenie a spôsob realizácie je opísaný dôkladne. | |
| Formální úprava technické zprávy | 85 | Technická zpráva je písaná v slovenčine, obsahuje pár gramatických chýb (najmä písanie čiarky) a preklepov. Formálna stránka textu je inak v poriadku. | |
| Práce s literaturou | 85 | Autor sa odkazuje na relevantné zdroje. | |
| Realizační výstup | 80 | Študent vytvoril funkčný prototyp hry Santorini v jazyku Python. Programové riešenie je funkčné. Kvalita a úroveň dokumentácie je síce nízka. Avšak implementácia logiky hry je dobre štrukturovaná a prehľadná. | |
| Využitelnost výsledků | Študent sa zaoberá veľmi špecifickým problémom, akým je tvorba umelých agentov do hry Santorini. Oceňujem, že študent vynaložil celkom velké úsilie, aby naučil agenta hrať hru Santorini, aj keď to neviedlo do zdarného konca. Na tieto experimenty sa dá dobre nadviazať v ďalšom výzkume. |
eVSKP id 144025