Strojno učenje računalniškega igralca v igri HavannahSerec, Nino (Avtor) Strnad, Damjan (Mentor) igra Havannahdrevesno preiskovanje Monte Carlonevronske mrežeokrepitveno učenjetabula rasaV zadnjih letih je bil na področju umetne inteligence z uporabo okrepitvenega učenja nevronskih mrež dosežen preboj pri sposobnostih računalnika za igranje iger na deski, kot je Go, pri katerih je bil človek doslej močnejši nasprotnik. V diplomskem delu raziščemo algoritem igranja iger AlphaZero, ki kombinira tehnike preiskovanja dreves Monte Carlo in okrepitvenega učenja nevronskih mrež. Algoritem začne brez posebnega predznanja o dobrih strategijah, vendar se moč algoritma s postopkom učenja, ki se ponavlja iterativno, konstantno povečuje. V diplomskem delu opišemo in implementiramo osnovno obliko AlphaZero za igranje igre Havannah. Naučimo več različic modela nevronskih mrež, kjer vsak naslednik premaga svojega prednika in postane prvak. S tem pokažemo, da se lahko računalniški igralec uči igranja igre Havannah samo s podanimi pravili igre, tako da je sposoben premagati povprečnega človeškega igralca.[N. Serec]20202020-10-14 09:01:38Diplomsko delo/naloga78061UDK: 004.388.4:004.85(043.2)COBISS_ID: 45050627NUK URN: URN:SI:UM:DK:HGVJIGUOsl