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강좌 개요

  • 타입 MOOC 강좌
  • 기간 상시 수강
  • 학습시간 자유롭게 학습
  • 수강 승인 방식 자동 승인
  • 수료증 미발급
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http://www.edwith.org/game-artificial-intelligence
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게임 인공지능

김경중 교수 GIST

교수자 소개

  • 김경중 교수

    •2019~Present Associate Professor, 
        Institute of Integrated Technology, GIST 
    •2013~2019 Associate Professor, 
        Computer Engineering, Sejong University
    •2015~2016 Visiting Scholar, 
        Human-Computer Interaction (HCI) Institute, 
        School of Computer Science, Carnegie Mellon University 
       (CMU)
    •2009~2013 Assistant Professor, 
       Computer Engineering, Sejong University 
    •2007~2009 Postdoctoral Researcher, 
       Mechanical and Aerospace Engineering, Cornell University

강의계획

강의
  1. 1주차. 게임 인공지능 소개
    1. 게임 인공지능이란?
    1. 게임 인공지능 플레이어
    1. 콘텐츠 자동생성, 게임 플레이어 모델링
  2. 2주차. 길 찾기
    1. 길 찾기 문제
    1. 트리 탐색을 이용한 길 찾기
    1. A* 알고리즘을 이용한 길 찾기
  3. 3주차. 의사결정
    1. 게임과 의사결정
    1. 복잡한 의사결정
    1. 결정이론을 이용한 의사결정
  4. 4주차. Game Tree
    1. Game Tree 란?
    1. Minimax 알고리즘
    1. Minimax 알고리즘 성능 향상
  5. 5주차. Monte Carlo Tree Search
    1. Monte Carlo 방법
    1. Monte Carlo Tree Search 소개
    1. Monte Carlo Tree Search 심층 분석
  6. 6주차. 게임 인공지능 사례 소개: 오델로 인공지능
    1. 오델로 게임
    1. 오델로 인공지능 프로그램 시연
    1. 인공지능 시대의 오델로 게임
  7. 7주차. 아직 풀리지 않은 게임
    1. 아직 풀리지 않은 게임이 있을까?
    1. 앵그리 버드
    1. 하나비
  8. 8주차. 절차적 콘텐츠 생성
    1. 절차적 콘텐츠 생성이란?
    1. 게임 콘텐츠 생성하기
    1. 게임 레벨 생성하기(Spelunky 사례 분석)
  9. 9주차. 게임 플레이어 모델링
    1. 게임 플레이어 모델링이란?
    1. 게임 데이터 마이닝 경진대회
    1. 게임 플레이 데이터 분석 사례 (Blade & Soul)
  10. 10주차. 게임 인공지능 프로젝트 시작하기
    1. 게임 인공지능 연구를 위해 게임을 만들어야 하나?
    1. 학생 프로젝트 소개
    1. Overcooked!
  11. 11주차. 게임 인공지능 경진대회
    1. 게임 인공지능 경진대회 소개
    1. 게임 인공지능 경진대회 주최자와의 대화
    1. 게임 인공지능 경진대회 참가자와의 대화
  12. 12주차. 미래의 게임 인공지능
    1. 인공지능이 게임을 만들 수 있을까?
    1. 심층 강화학습
    1. 게임 인공지능 마무리