prikaz prve stranice dokumenta Poticano učenje te njegova primjena u modeliranju igrača za računalnu igru Doom
  Preuzmi
PDF 1.64 MB
diplomski rad
Poticano učenje te njegova primjena u modeliranju igrača za računalnu igru Doom
2023. urn:nbn:hr:211:408801
Vuk, Ilija
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet organizacije i informatike
Katedra za teorijske i primijenjene osnove informacijskih znanosti

Citirajte ovaj rad

Vuk, I. (2023). Poticano učenje te njegova primjena u modeliranju igrača za računalnu igru Doom (Diplomski rad). Varaždin: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet organizacije i informatike. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:408801

Vuk, Ilija. "Poticano učenje te njegova primjena u modeliranju igrača za računalnu igru Doom." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet organizacije i informatike, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:408801

Vuk, Ilija. "Poticano učenje te njegova primjena u modeliranju igrača za računalnu igru Doom." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet organizacije i informatike, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:408801

Vuk, I. (2023). 'Poticano učenje te njegova primjena u modeliranju igrača za računalnu igru Doom', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet organizacije i informatike, citirano: 10.05.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:408801

Vuk I. Poticano učenje te njegova primjena u modeliranju igrača za računalnu igru Doom [Diplomski rad]. Varaždin: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet organizacije i informatike; 2023 [pristupljeno 10.05.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:408801

I. Vuk, "Poticano učenje te njegova primjena u modeliranju igrača za računalnu igru Doom", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet organizacije i informatike, Varaždin, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:408801

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:408801
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPoticano učenje te njegova primjena u modeliranju igrača za računalnu igru Doom
Naslov (engleski)Reinforcement Learning with Application to Modelling a Doom Video Game Player
AutorIlija Vuk
MentorBogdan Okreša Đurić (mentor)
MBZ: 367114
Član povjerenstvaMarkus Schatten (član povjerenstva)
MBZ: 291806
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet organizacije i informatike
(Katedra za teorijske i primijenjene osnove informacijskih znanosti)
Varaždin
Datum i država obrane2023-09-25, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		DRUŠTVENE ZNANOSTI
Informacijske i komunikacijske znanosti
Organizacija i informatika
Sažetak
U ovom radu obrađena je tema poticanog učenja te implementacija metode na konkretnom primjeru. Algoritam je implementiran na videoigri "DOOM", popularnoj pucačini iz prvog lica. Rad pruža teoretsku podlogu potrebnu za shvaćanje same problematike, ali i detaljan prikaz implementacije algoritma kroz isječke koda i njihov opis. Implementacija je izvedena u Python programskom jeziku, a korištene su i razne Python biblioteke kao što su Gym, Stable Baselines3 te Numpy. Praktični dio sastoji se od nekoliko dijelova te uključuje kreiranje klasa za upravljanje samom igrom i procesom učenja. Također je korištena vlastita implementacija konvolucijske neuronske mreže koja pojedinu sliku igre obrađuje te pronalazi uzorke u ulaznim podatcima.
Ključne riječi
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:211:408801
Studijski programNaziv: Informacijsko i programsko inženjerstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra informatike (mag.inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Imenovanje-Nekomercijalno-Bez prerada 3.0 (CC BY-NC-ND 3.0)
Datum i vrijeme pohrane2023-10-02 04:08:44