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게임 AI를 위한 탐색 알고리즘 입문 요약정보 및 구매

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제조사 한빛미디어
원산지 국내산
브랜드 한빛미디어
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    게임 AI를 위한 탐색 알고리즘 입문

    9791169212038.jpg

    도서명:게임 AI를 위한 탐색 알고리즘 입문
    저자/출판사:아오키 에이타/한빛미디어
    쪽수:344쪽
    출판일:2024-03-08
    ISBN:9791169212038

    목차
    1장 게임과 탐색의 세계
    1.1 게임 AI와 탐색
    __1.1.1 게임에서 말하는 AI와 탐색
    __1.1.2 게임 종류와 탐색 알고리즘
    1.2 게임에서 탐색의 매력
    __1.2.1 개인 게임 개발을 한다면 탐색!
    __1.2.2 대규모 상업 게임 개발에서도 탐색!
    __1.2.3 다양한 프로그래밍 대회에서 이기기 위한 비장의 무기

    2장 개발 환경 준비
    2.1 WSL(Windows Subsystem for Linux) 설치 방법
    __2.1.1 WSL 동작 확인
    __2.1.2 CPU 가상화 기능 확인
    __2.1.3 바이오스/UEFI에서 가상화 기능 활성화
    __2.1.4 배포판 설정
    __2.1.5 패키지 업데이트
    __2.1.6 C++ 개발 환경 설치하기

    3장 컨텍스트가 있는 1인 게임에서 사용하고 싶은 탐색 알고리즘
    3.1 예제 게임 소개: 숫자 모으기 미로 게임
    __3.1.1 숫자 모으기 미로 게임
    __3.1.2 숫자 모으기 미로 게임 구현하기
    3.2 그리디 알고리즘(탐욕법)
    __3.2.1 그리디 알고리즘의 특징과 동작: 모든 탐색 알고리즘의 기초! 이것만 있으면 싸울 수 있다!
    __3.2.2 그리디 알고리즘 구현하기
    3.3 빔 탐색
    __3.3.1 빔 탐색의 특징과 동작: 탐색 공간을 파악해라! 경진 대회 상위권에서 자주 등장하는 탐색법!
    __3.3.2 빔 탐색 구현하기
    COLUMN 빔 탐색 구현 방식 변경
    3.4 Chokudai 탐색
    __3.4.1 Chokudai 탐색의 특징과 동작: 다양성을 자동으로 확보! 간편하고 초보자에게 추천!
    __3.4.2 Chokudai 탐색 구현하기

    4장 컨텍스트가 없는 1인 게임에서 사용하고 싶은 탐색 알고리즘
    4.1 예제 게임 소개: 자동 숫자 모으기 미로 게임
    __4.1.1 숫자 모으기 미로 게임
    __4.1.2 자동 숫자 모으기 미로 구현하기
    4.2 언덕 오르기 탐색
    __4.2.1 언덕 오르기 탐색의 특징과 동작: 착실하게 좋은 답을 탐색한다! 간단하고 안정감 있는 알고리즘!
    __4.2.2 언덕 오르기 탐색 구현하기
    4.3 담금질 기법
    __4.3.1 담금질 기법의 특징과 동작: 국소 최적해에서 벗어나라! 마라톤 매치로 친숙한 알고리즘!
    __4.3.2 담금질 기법 구현하기
    COLUMN 메타 휴리스틱


    5장 교대로 두는 2인 게임에서 사용하고 싶은 탐색 알고리즘
    5.1 예제 게임 소개: 교대로 두는 숫자 모으기 미로 게임
    __5.1.1 교대로 두는 숫자 모으기 미로 게임
    __5.1.2 교대로 두는 숫자 모으기 미로 구현하기
    5.2 미니맥스 알고리즘
    __5.2.1 미니맥스 알고리즘의 특징과 동작: 신의 한 수!
    __5.2.2 미니맥스 알고리즘 구현하기
    5.3 알파-베타 가지치기
    __5.3.1 알파-베타 가지치기의 특징과 동작: 낭비는 용서할 수 없다! 미니맥스 알고리즘 진화!
    COLUMN 미니맥스 알고리즘과 알파-베타 가지치기의 관계
    __5.3.2 알파-베타 가지치기 구현하기

    5.4 반복 심화 탐색
    __5.4.1 반복 심화 탐색의 특징과 동작: 낭비할 시간이 없다! 최적의 트리 깊이를 찾자!
    __5.4.2 반복 심화 탐색 구현하기
    5.5 순수 몬테카를로 탐색
    __5.5.1 순수 몬테카를로 탐색의 특징과 동작: 게임판 평가는 필요없다! 승률이 좋은 수를 선택하자!
    COLUMN 몬테카를로 탐색과 라스베가스 탐색
    __5.5.2 순수 몬테카를로 탐색 구현하기
    5.6 MCTS 몬테카를로 트리 탐색
    __5.6.1 MCTS의 특징과 동작: 적을 얕보지 말라! 강자 대결 시뮬레이션
    __5.6.2 MCTS 구현하기
    5.7 Thunder 탐색
    __5.7.1 Thunder 탐색의 특징과 동작: 필자가 발명! 게임판 평가를 이용해서 유리한 노드를 탐색한다!
    __5.7.2 Thunder 탐색 구현하기
    COLUMN Thunder 탐색은 어떻게 만들어졌나?


    6장 동시에 두는 2인 게임에서 사용하고 싶은 탐색 알고리즘
    6.1 예제 게임 소개: 동시에 두는 숫자 모으기 미로 게임
    __6.1.1 동시에 두는 숫자 모으기 미로 게임
    __6.1.2 동시에 두는 숫자 모으기 미로 구현하기
    6.2 교대로 두는 게임용 알고리즘 적용
    __6.2.1 순수 몬테카를로 탐색 구현하기
    __6.2.2 MCTS 구현하기
    6.3 DUCT(Decoupled Upper Confidence Tree)
    __6.3.1 DUCT의 특징과 동작: 동시에 두는 게임이라면 바로 이거!
    __6.3.2 DUCT 구현하기


    7장 더 좋은 탐색을 하는 기법
    7.1 예제 게임 소개: 벽이 있는 숫자 모으기 미로 게임
    __7.1.1 벽이 있는 숫자 모으기 미로 게임
    __7.1.2 벽이 있는 숫자 모으기 미로 구현하기
    7.2 평가 함수 설계하기
    __7.2.1 실제 기록 점수 이외의 후보 점수 추가하기
    __7.2.2 실제 기록 점수 이외의 보조 기록 점수를 추가하는 방법 구현하기
    7.3 다양성 확보 방침
    __7.3.1 동일 게임판 제거하기
    __7.3.2 동일 게임판 제거 구현하기
    7.4 고속화
    __7.4.1 다수의 비트열로 게임판 표현하기
    __7.4.2 다수의 비트열로 게임판 표현 구현하기
    __7.4.3 단일 비트열로 게임판 표현하기
    __7.4.4 단일 비트열을 사용한 게임판 표현 구현하기
    __7.4.5 복사 횟수 제어하기
    __7.4.6 참조 카운트 방식으로 복사 횟수 제어 구현하기


    8장 실제 게임에 응용하기
    8.1 커넥트 포 게임을 플레이하는 AI 구현하기
    __8.1.1 커넥트 포 게임
    __8.1.2 커넥트 포 구현하기
    __8.1.3 게임판 비트보드를 이용해서 고속화하기
    __8.1.4 커넥트 포에 비트 연산을 적용해서 구현하기
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