Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2125U001269, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Розробка інтелектуального агента глибокого навчання з підкріпленням для arcade-гри Автор Дата публікації 01-01-2025 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/74834 Видання Київ Опис Дипломна робота за темою «Розробка інтелектуального агента глибокого навчання з підкріпленням для arcade-гри» виконана студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Кривицьким Богданом Петровичем зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньопрофесійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі: вступу; 4 розділів («Аналіз та постановка задачі», «Засоби та інструменти», «Опис програмної реалізації», «Робота користувача із програмною системою»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 9 джерел; 11 ілюстрацій; 2 додатки. Загальний обсяг роботи 70 сторінок. Актуальність теми. Розвиток штучного інтелекту та зростання його ролі у задачах прийняття рішень вимагають дослідження ефективних методів навчання з підкріпленням, особливо в умовах динамічних середовищ, як ігри чи робототехнічні системи. Метою роботи є розробка інтелектуального агента для гри Pong з використанням алгоритму глибокого навчання з підкріпленням. Для досягнення поставленої мети виконано такі завдання: аналіз існуючих підходів, проєктування архітектури, реалізація алгоритму Deep Q-Learning, тестування ефективності навчання в ігровому середовищі. Практичне значення одержаних результатів. Результати можуть слугувати основою для побудови більш складних агентів у задачах автономного управління в різних галузях. Додано в НРАТ 2025-08-18 Закрити