Reinforcement learning pro stolní hry

David Bohunovský

Diplomová práce

Reinforcement Learning for Table-games

Anotace:

Cílem této diplomové práce je prostudování tématu zpětnovazebního učení a následného aplikováníjej na vybrané stolní hry. Tato práce popisuje jednotlivé postupy strojového a zpětnovazebního učení.Dále jsou v práci popsány vybrané algoritmy, které byly naimplementovány a následně otestoványna vybraných stolních hrách. V závěru práce je vyhodnocení jednotlivých algoritmů v rámci jejichtestování a shrnutí o tom, které algoritmy se prokázaly jako nejúspěšnější.

Abstract:

The aim of this master thesis is to study the topic of reinforcement learning and subsequent ap-plication of it to selected board games. This work describes the individual procedures of machineand reinforcement learning. Furthermore, selected algorithms are described in the work, whichwere implemented and subsequently tested on selected board games. At the end of the work is theevaluation of individual algorithms in their testing and a summary of which algorithms have provento be the most successful.

Klíčová slova

strojové učení, zpětnovazební učení, neuronová síť, stolní hry

Keywords

machine learning, reinforcement learning, neural network, board games

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 30. 4. 2021

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 2. 6. 2021
• Vedoucí: Jan Platoš
• Oponent: Lenka Skanderová

VŠB – Technická univerzita Ostrava

Fakulta elektrotechniky a informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Informační a komunikační technologie / Informatika a výpočetní technika