Použití umělé inteligence pro stimulaci logického myšlení

Bc. Martin Muzika

Master's thesis

Using artificial intelligence to stimulate logical thinking

Anotácia:

Tato diplomová práce se zaměřuje na využití neuronových sítí pro analýzu dat ve strategické deskové hře Gomoku s cílem zlepšit logické myšlení hráčů. Cílem práce je prozkoumat efektivitu různých architektur neuronových sítí při klasifikaci a detekci strategických vzorů a taktik ve vizuálních datech herních pozic hry Gomoku. Práce představuje použití nejnovější literatury a metod v oblasti neuronových sítí a jejich aplikací v analýze strategické hry Gomoku. Metodologie práce zahrnuje návrh experimentů s různými architekturami neuronových sítí a jejich implementaci pro analýzu herních pozic v Gomoku. Výsledky experimentů ukazují, že konvoluční neuronové sítě dosahují významně lepších výsledků ve srovnání s dalšími metodami neuronových sítí. Práce dále diskutuje faktory ovlivňující úspěšnost neuronových sítí v analýze strategické hry Gomoku a navrhuje možnosti případné optimalizace. Závěry práce potvrzují možnosti použití daných metod v Gomoku a nevylučují možnost vyzkoušení daných způsobů v podobných strategických hrách. Kde klíčem úspěchu jsou kvalitní data, která při použití neuronových sítí ukazují na potenciál těchto metod v praktických aplikacích. Výstupy práce poskytují cenné poznatky pro výzkumnou sféru v oblasti analýzy hry Gomoku a mohou přispět k rozvoji logického myšlení hráčů. Diplomová práce přináší ucelený pohled na využití neuronových sítí v analýze hry Gomoku a přispívá k rozvoji této oblasti výzkumu a aplikací.

Abstract:

This master's thesis focuses on the utilization of neural networks for data analysis in the strategic board game Gomoku with the aim of enhancing players' logical thinking. The objective of the thesis is to explore the effectiveness of various neural network architectures in classifying and detecting strategic patterns and tactics in visual data of Gomoku game positions. The thesis presents the utilization of the latest literature and methods in the field of neural networks and their application in the analysis of the strategic game Gomoku. The methodology of the thesis includes the design of experiments with different neural network architectures and their implementation for analyzing game positions in Gomoku. The results of the experiments show that convolutional neural networks achieve significantly better results compared to other neural network methods. Furthermore, the thesis discusses the factors influencing the success of neural networks in the analysis of the strategic game Gomoku and suggests potential optimization options. The conclusions of the thesis confirm the potential use of the methods in Gomoku and do not exclude the possibility of testing these approaches in similar strategic games, where the key to success lies in high-quality data that demonstrates the potential of these methods in practical applications. The outputs of the thesis provide valuable insights for the research community in the field of Gomoku game analysis and can contribute to the development of players' logical thinking. The master's thesis offers a comprehensive view of the utilization of neural networks in the analysis of the Gomoku game and contributes to the advancement of research and applications in this area.

Kľúčové slová

neuronové sítě, Gomoku, analýza dat, strategické hry, konvoluční sítě, logické myšlení, vizuální data, optimalizace, klasifikace, experimenty

Keywords

Neural networks, Gomoku, analysis of visual data, strategic games, convolutional networks, logical thinking, visual data, optimization, classification, experiments

Jazyk práce: Czech

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 4. 4. 2024

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 3. 6. 2024
• Vedúci: doc. Ing. Arnošt Veselý, CSc.
• Oponent: Richard Vágner, externi

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Economics and Management

Master programme:
Informatika