Učení virtuálního robota metodami umělé inteligence – Bc. Ondřej PROCHÁZKA
Bc. Ondřej PROCHÁZKA
Master's thesis
Učení virtuálního robota metodami umělé inteligence
Using machine learning to teach a virtual robot.
Abstract:
Pro učení umělé inteligence se využívá metody reinforcement learningu. V diplomové práci se věnuji této metodě. Pro demonstraci reinforcement learningu jsem implementoval virtuální prostředí robota. Ve virtuálním prostředí se robot učí plnit úkoly. Metoda reinforcement learningu za pomocí umělých neuronových sítí je pak využita při trénování robota. Tato metoda má aplikaci ve spoustě složitých případů …moreAbstract:
In artificial intelligence exists methods for creating trainable agent. In master thesis is demonstrated this technique. For explanation and example I implemented virtual enviroment for robot. Robot is learning to solve problems in this enviroment. Reinforcement learning with neural networks are used for training the robot. This method can be used in many tough cases. One of the cases can be autonomous …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 10. 8. 2019
Thesis defence
- Date of defence: 3. 9. 2019
- Supervisor: Mgr. Petr Osička, Ph.D.
Citation record
The right form of listing the thesis as a source quoted
PROCHÁZKA, Ondřej. Učení virtuálního robota metodami umělé inteligence. Olomouc, 2019. diplomová práce (Mgr.). UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI. Přírodovědecká fakulta
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI, Přírodovědecká fakultaPalacký University Olomouc
Faculty of ScienceMaster programme / field:
Computer Science / Applied Computer Science
Theses on a related topic
-
Reinforcement Learning for Efficient Attack Agents Training
Glenn Fischer -
Deep Risk-Constrained Reinforcement Learning with Safety Critics
Martin Gendiar -
Navigace v neznámém a pevně daném prostředí pomocí deep reinforcement learning algoritmu
Gabriela HRUBÁ -
Risk-Sensitive Reinforcement Learning
Marek Kadlčík -
Reinforcement Learning ve hrách
Petr HYNER -
Reinforcement learning s aplikací ve hrách
Milan Hlavsa -
Reinforcement learning s aplikací ve hrách
Vojtěch Kožuch -
Reinforcement Learning of Risk-Averse Policies in Markov Decision Processes
Jiří Vahala
Name
Posted by
Uploaded/Created
Rights