人工智能与游戏
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作者(希)乔治斯·N.扬纳卡斯基(Georgios N.Yannakakis),(美)朱利安·图吉利斯(Julian Togelius)
出版社机械工业出版社
ISBN9787111635277
出版时间2020-01
版次1
装帧平装
开本B5
纸张胶版纸
页数284页
字数452千字
定价89元
货号SC:9787111635277
上书时间2024-09-05
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商品详情
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作者简介:
Georgios N.Yannakakis 是马耳他大学(UoM)电子游戏学院的一名副教授。他于2006年在爱丁堡大学取得信息学博士学位。他曾担任哥本哈根IT大学计算机游戏研究中心的副教授。他的研究主要集中在游戏领域中的AI、计算创意、情感计算以及人机交互。他在上述领域中发表了超过200篇期刊论文与会议论文，他的研究也受到了多项国家基金与欧盟基金的支持，并且发表在《Science Magazine》与《New Scientist》中。他是IEEE Trans. on Computational Intelligence and AI in Games的副主编，并曾经是IEEE Trans. on Affective Computing (2009-2016)的副主编。他是一些重要会议的主席，例如IEEE CIG (Computational Intelligence and Games)与Foundations of Digital Games (FDG)。 Julian Togelius 是纽约大学计算机科学与工程系的副教授，并且也是纽约大学游戏创新实验室的共同指导者。他曾担任哥本哈根IT大学计算机游戏研究中心的副教授。他的工作针对计算智能与游戏的所有方面，以及进化计算与进化强化学习的部分方面。他当前的主要研究方向涉及基于搜索的程序化内容生成、借助玩家建模的游戏调节、自动游戏设计，以及相关的以竞赛形式开展的游戏AI基准。他目前担任IEEE Transactions on Games的首席编辑。
主编推荐:
1.《人工智能与游戏》是两位国际专家的长期研究经验的结晶，本书内容也源于作者在纽约大学、马耳他大学、哥本哈根IT大学三所大学中所讲授的有关AI与游戏的课程，本书适合作为游戏AI课程的教材。2.《人工智能与游戏》是第壹本致力于解释人工智能（AI）技术如何被用于游戏内与游戏上的教材，是研究游戏与AI领域的出色的入门图书。3.目前市面上大多数书籍是教读者怎样在商业游戏中实现AI，是教读者“怎么做”的书籍，而《人工智能与游戏》却是一本告诉读者怎样去研究拓展游戏中的AI的书籍，即教读者“如何发展”的书籍。4.《人工智能与游戏》综合性强，覆盖了游戏中的AI方法的所有主要应用领域；讨论了许多不同类型的游戏中的各种AI问题；使用多种视角来看待AI与游戏。5.《人工智能与游戏》作者开发了一个网站（http://www.gameaibook.org），这个网站为本书所涉及的材料进行了补充，包括zui新的练习、讲义幻灯片和阅读材料。
内容简介:
《人工智能与游戏》是第一本致力于解释人工智能（AI）技术如何被用于游戏内与游戏上的教材。在导论章节结束后，《人工智能与游戏》介绍了AI与游戏中的背景技术与关键技术，以及AI如何被用于玩游戏、被用于为游戏生成内容以及为玩家进行建模。 《人工智能与游戏》适用于人工智能、游戏设计、人机交互和计算智能的本科和研究生课程，也适合工业界中的游戏开发人员和从业人员用于自学。本书作者开发了一个网站，这个网站为本书所涉及的材料进行了补充，包括近期新的练习、讲义幻灯片和阅读材料。
目录:
译者序
原书序
原书前言
原书致谢
配套网站
第一部分 背景1
第1章 导论3
1.1关于本书4
1.1.1我们为何编写本书4
1.1.2谁应当阅读本书5
1.1.3术语的简短说明6
1.2 AI与游戏简史6
1.2.1学术界8
1.2.2工业界9
1.2.3分歧11
1.3为什么使用游戏来研究AI 13
1.3.1游戏是一个困难与有趣的问题13
1.3.2丰富的人机交互15
1.3.3游戏是流行的15
1.3.4对所有AI领域的挑战17
1.3.5游戏是AI的长远目标的很好实现17
1.4为什么需要游戏中的AI 19
1.4.1AI体验并且改善你的游戏19
1.4.2更多的内容、更好的内容20
1.4.3玩家体验与行为动作分析20
1.5本书结构21
1.5.1本书中覆盖（以及未覆盖）的内容21
1.6总结23
第2章 AI方法24
2.1附注25
2.1.1表示25
2.1.2效用26
2.1.3学习=优选化效用（表示）26
2.2特定行为编辑27
2.2.1有限状态机27
2.2.2行为树28
2.2.3基于效用的AI 30
2.2.4进阶阅读32
2.3树搜索32
2.3.1非启发式搜索32
2.3.2很好优先搜索33
2.3.3极大极小35
2.3.4蒙特卡罗树搜索36
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