Hraní nedeterministických her s učením
| but.committee | prof. RNDr. Milan Češka, CSc. (předseda) doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D. (místopředseda) Ing. Ivana Burgetová, Ph.D. (člen) Doc. Ing. Zdeněk Havlice, CSc. (člen) doc. Ing. Jan Kořenek, Ph.D. (člen) Dr. Ing. Petr Peringer (člen) | cs |
| but.defence | Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C. | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Informační technologie | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Zbořil, František | cs |
| dc.contributor.author | Bukovský, Marek | cs |
| dc.contributor.referee | Rozman, Jaroslav | cs |
| dc.date.created | 2011 | cs |
| dc.description.abstract | Práce se věnuje studiu a implementaci metod použitých pro učení z průběhu hraní. Zvolenou hrou pro tuhle práci jsou Vrhcáby. Algoritmus použitý pro učení neuronové sítě se nazývá učení z časového rozdílu s použitím stop vhodnosti. Tento algoritmus je známý i pod jménem TD(lambda). V teoretické části práce jsou popsány algoritmy pro hraní her bez učení, úvod do posilovaného učení, učení z časových rozdílů a úvod do umělých úvod neuronových sítí. Praktická část se zabývá aplikováním kombinace neuronových sítí a TD(lambda) algoritmů. | cs |
| dc.description.abstract | The thesis is dedicated to the study and implementation of methods used for learning from the course of playing. The chosen game for this thesis is Backgammon. The algorithm used for training neural networks is called the temporal difference learning with use of eligible traces. This algorithm is also known as TD(lambda). The theoretical part describes algorithms for playing games without learning, introduction to reinforcement learning, temporal difference learning and introduction to artificial neural networks. The practical part deals with application of combination of neural networks and TD(lambda) algorithms. | en |
| dc.description.mark | C | cs |
| dc.identifier.citation | BUKOVSKÝ, M. Hraní nedeterministických her s učením [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2011. | cs |
| dc.identifier.other | 42477 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/54193 | |
| dc.language.iso | cs | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | Vrhcáby | cs |
| dc.subject | nedeterministické hry | cs |
| dc.subject | umělé neurónové sítě | cs |
| dc.subject | posilované učení | cs |
| dc.subject | učení z časového rozdílu | cs |
| dc.subject | hraní her s učením | cs |
| dc.subject | Backgammon | en |
| dc.subject | nondeterministic games | en |
| dc.subject | artificial neural network | en |
| dc.subject | reinforcement learning | en |
| dc.subject | temporal difference learning | en |
| dc.subject | playing games with learning | en |
| dc.title | Hraní nedeterministických her s učením | cs |
| dc.title.alternative | Playing of Nondeterministic Games with Learning | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2011-06-21 | cs |
| dcterms.modified | 2020-05-09-23:42:26 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 42477 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.26 14:52:27 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.16 00:51:02 | en |
| thesis.discipline | Inteligentní systémy | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |