but.committee	doc. RNDr. Jitka Kreslíková, CSc. (předseda) doc. Dr. Ing. Dušan Kolář (místopředseda) doc. Ing. Vítězslav Beran, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen) doc. Ing. Peter Chudý, Ph.D., MBA (člen) Ing. Jiří Luňáček, Ph.D., MBA (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté 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 B. Otázky u obhajoby: - Diskutujte možnosti nasazení algoritmu PBT na distribuovaných systémech. - Zhodnoťte možnosti optimalizace, především paměťové náročnosti a náročnosti na vstupně-výstupní operace během učení s algoritmem PBT.	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Smrž, Pavel	cs
dc.contributor.author	Vlček, Michael	cs
dc.contributor.referee	Škoda, Petr	cs
dc.date.created	2018	cs
dc.description.abstract	Strojové učení v současnosti diktuje pokrok umělé inteligence v soupeření s člověkem v rámci strategických her, ať už jde o šachy, Go, či poker. Oblastí strojového učení, která vykazuje nejperspektivnější výsledky ve hraní strategických her, je posilované učení. Velkým milníkem se pro současný vývoj stává počítačová hra Starcraft II, která svou komplexností mnohonásobně předčí dosavadní úspěchy v tomto oboru. Tato práce se zabývá rozborem problematiky, a navrhuje řešení prostřednictvím algoritmu posilovaného učení A2C a implementace optimalizace hyperparametrů PBT (trénování na bázi populace), které může být pro dosavadní výsledky krokem vpřed.	cs
dc.description.abstract	Machine learning is spearheading progress for the field of artificial intelligence in terms of providing competition in strategy games to a human opponent, be it in a game of chess, Go or poker. A field of machine learning, which shows the most promising results in playing strategy games, is reinforcement learning. The next milestone for the current research lies in a computer game Starcraft II, which outgrows the previous ones in terms of complexity, and represents a potential new breakthrough in this field. The paper focuses on analysis of the problem, and suggests a solution incorporating a reinforcement learning algorithm A2C and hyperparameter optimization implementation PBT, which could mean a step forward for the current progress.	en
dc.description.mark	B	cs
dc.identifier.citation	VLČEK, M. Strojové učení ve strategických hrách [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018.	cs
dc.identifier.other	114624	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/84976
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	Strojové učení	cs
dc.subject	posilované učení	cs
dc.subject	Starcraft II	cs
dc.subject	částečně pozorovatelný Markovův rozhodovací proces	cs
dc.subject	neuronová sít	cs
dc.subject	SC2LE	cs
dc.subject	A2C	cs
dc.subject	A3C	cs
dc.subject	trénování na bázi populace	cs
dc.subject	optimalizace hyperparametrů	cs
dc.subject	strategie	cs
dc.subject	agent.	cs
dc.subject	Machine learning	en
dc.subject	reinforcement learning	en
dc.subject	Starcraft II	en
dc.subject	partially observable Markov decision process	en
dc.subject	neural network	en
dc.subject	SC2LE	en
dc.subject	A2C	en
dc.subject	A3C	en
dc.subject	Population Based Training	en
dc.subject	hyperparameter optimization	en
dc.subject	strategy	en
dc.subject	agent.	en
dc.title	Strojové učení ve strategických hrách	cs
dc.title.alternative	Machine Learning in Strategic Games	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2018-06-20	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:13:13	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	114624	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.26 15:27:45	en
sync.item.modts	2025.01.15 21:01:17	en
thesis.discipline	Management a informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Strojové učení ve strategických hrách

Files

Original bundle

Collections