목차 일부

서문 ... xxxv
1부 개요 ... 1
   1장 컴퓨터 게임과 AI ... 3
      AI의 개요 ... 4
        기계 지능 ... 4
        과학의 한 분야로서의 AI ... 6
      컴퓨터 게임과 AI ... 7
      게임 AI의 현재 상태 ... 8
        기술적 혁신 ... 8
        디자인의 혁신 ...

더보기

목차 전체

서문 ... xxxv
1부 개요 ... 1
   1장 컴퓨터 게임과 AI ... 3
      AI의 개요 ... 4
        기계 지능 ... 4
        과학의 한 분야로서의 AI ... 6
      컴퓨터 게임과 AI ... 7
      게임 AI의 현재 상태 ... 8
        기술적 혁신 ... 8
        디자인의 혁신 ... 9
      게임 디자이너 vs. AI ... 10
        걸림돌 ... 10
        두 종류의 게임 ... 10
        어떤 충돌이 존재하는가? ... 11
      게임 프로그래밍에서의 AI ... 12
   2장 지능의 설계 ... 15
      개발자의 관점 ... 15
      전통적 접근방식 ... 16
        통합과 설계 ... 17
        가이드라인 ... 17
        논의 ... 18
      현대적 접근방식 ... 18
        게임에서의 애니멋 ... 19
        독립개체 ... 21
        학습 ... 24
      필요한 배경지식 ... 26
        프로그래밍 ... 27
        컴퓨터 과학 ... 27
        수학 ... 27
        소프트웨어 공학 ... 28
        게임 엔진 아키텍처 ... 28
      AI 개발 절차 ... 28
        개요 ... 29
        반복 ... 30
      요약 ... 31
   3장 반응형 접근방식 ... 33
      정의 ... 34
        정의에 따른 반응형 기법 ... 34
        실전에서의 반응형 기법 ... 35
      계획형 행동 vs. 행동형 행동 ... 36
        목표 지향 계획 ... 36
        게임에서의 계획형 행동 ... 37
        반응형 행동으로의 대체 ... 38
      게임 개발에서의 반응형 기법 ... 38
        일반적인 게임 AI에서의 장점 ... 38
        애니멋을 사용할 때의 장점 ... 39
      아키텍처 ... 40
        컴포넌트 ... 40
        구조 ... 41
        분해 ... 42
        중재 ... 43
        예제 ... 43
      요약 ... 44
   4장 FEAR : 실험을 위한 플랫폼 ... 47
      기술적인 개요 ... 48
        명세 ... 48
        프레임웍 ... 49
        개발 단계 ... 49
      세계 인터페이스 ... 50
      모듈 ... 51
        인터페이스 ... 51
        데이터 로딩 ... 51
        의존성 ... 51
      유연한 아키텍처 ... 52
      애니멋의 제작 ... 52
        아키텍처의 기술 ... 52
        소스코드 생성 ... 52
        게임을 위한 준비 과정 ... 53
      요약 ... 53
2부 돌아다니기 ... 55
   동기 ... 56
   개요 ... 56
   가정 ... 57
   5장 게임 세계에서의 이동 ... 59
      환경과 공간 ... 60
        부분과 그것의 합 ... 60
        공간의 정의 ... 61
      게임 세계의 유형 ... 62
        차원 ... 63
        이산적인 공간 vs. 연속적인 공간 ... 64
      이동의 처리 ... 66
      가정 ... 67
      테스트 환경 ... 68
      요약 ... 68
   6장 이동 능력 ... 71
      이동의 예술 ... 72
      게임 봇의 이동 방식 ... 73
      애니멋의 자율적인 이동 ... 74
      이동의 평가 기준 ... 75
      케이스 스터디 ... 76
      요약 ... 78
   7장 분석과 이해 ... 79
      AI 시스템의 일반적인 구성 ... 80
      분석 단계 ... 82
        가정 ... 82
        제약 ... 82
        지침 ... 84
      이해 단계 ... 84
        평가 기준과 기대 결과 ... 86
        문제의 정의 ... 86
      일반적인 조언 ... 87
      요약 ... 88
   8장 이동의 형식적 기술 ... 89
      이동에 대한 기존의 접근 방식 ... 90
      가능한 선택 사항들 ... 91
        컨텍스트 ... 91
        행위 ... 92
        감지 ... 93
      설계 원칙 ... 95
      명세 ... 96
        인터페이스 ... 96
        골격 코드 ... 97
      요약 ... 98
   9장 명세와 지식표현 ... 99
      형식적 명세의 개요 ... 100
        함수의 관점에서 바라본 AI ... 100
        명세의 목적 ... 100
      지식표현 ... 101
      지식표현의 여러 형태 ... 102
        심볼 ... 102
        객체-속성-값 ... 102
        프레임 ... 103
        의미 네트워크 ... 103
        자기 검증의 필요성 ... 104
      명세 절차 ... 104
        스케치 ... 105
        형식화 ... 106
        점검 ... 108
      논의 ... 108
      요약 ... 109
   10장 장애물 회피를 위한 속도변환 행동양식 ... 111
      인공생명 개요 ... 112
        가정 ... 112
        쫓아가기와 달아나기 ... 113
        그 밖의 행동들 ... 114
      알고리즘 ... 114
      첫번째 알고리즘 ... 115
        개선된 알고리즘 ... 116
        개선 방식 ... 118
      평가 ... 120
        장점 ... 120
        단점 ... 121
      요약 ... 122
   11장 규칙 기반 시스템 ... 123
      배경지식 ... 124
      RBS의 구성요소 ... 125
        작업 메모리 ... 125
        기반규칙 ... 126
        인터프리터 ... 129
      지식 획득과 표현 ... 133
        지식 획득 ... 133
        지식 표현 ... 135
      논의 ... 136
        장점 ... 136
        단점 ... 136
        게임 개발자의 접근방식 ... 137
        RBS에 적합한 문제 ... 139
      요약 ... 140
   12장 규칙 기반 시스템을 이용한 이동의 구현 ... 141
      케이스 스터디 ... 142
      구체화 ... 143
        RBS를 사용할 것인가? ... 143
        정방향 연쇄 vs. 역방향 연쇄 ... 144
        규칙을 단순화하는 몇 가지 팁 ... 144
      RBS 모듈 설계 ... 145
        초기화 ... 145
        인터페이스 ... 146
      구현 ... 148
        자료구조 ... 148
        인터프리터 ... 148
      애플리케이션 ... 149
        작업 메모리 ... 149
        기반규칙 ... 150
        센서와 이펙터 ... 151
      평가 ... 152
      요약 ... 153
2부 결론 ... 155
   정리 ... 155
      이동 ... 155
      기술 ... 156
   앞으로 ... 156
3부 슈팅기술을 배우자 ... 157
   동기 ... 158
   개요 ... 158
   가정 ... 159
   13장 전투 설정 ... 161
      무기 ... 162
        근접 무기 ... 162
        원거리 무기 ... 163
      무기의 요구조건 ... 164
      환경 조건 ... 164
      훈련 공간 ... 165
      요약 ... 166
   14장 플레이어의 슈팅 기술 ... 167
      전투의 기술 ... 168
        접근전 ... 168
        원거리 전투 ... 168
      게임 기술 ... 169
        쪼개놓자! ... 169
        전투의 흐름 ... 170
      슈팅의 기준 ... 171
      케이스 스터디 ... 172
      요약 ... 173
   15장 슈팅의 형식적인 분석 ... 175
      배경지식 ... 176
      가능한 옵션 ... 177
        컨텍스트 ... 177
        감지 능력 ... 178
        액션 ... 179
      체계화 ... 179
        결정에 관련된 요인 ... 180
        가정 ... 180
      명세 ... 181
        인터페이스 ... 181
        골격 코드 ... 182
      요약 ... 183
   16장 물리를 이용한 예측 ... 185
      기초 ... 186
        물리적 상태 ... 186
        수치 적분 ... 186
      교차점 계산 ... 187
      행동 예측 ... 189
      시뮬레이션 알고리즘 ... 190
      실험 ... 192
      평가 ... 193
      요약 ... 194
   17장 퍼셉트론 ... 195
      퍼셉트론의 역사 ... 196
        Rosenblatt의 퍼셉트론 ... 196
        Widrow와 Hoff의 아달린 ... 197
        생물학적 영감 ... 197
      모델 개관 ... 198
      시뮬레이션 ... 199
        전체 합 ... 200
        활성화 ... 200
        대략적인 알고리즘 ... 201
      최적화에 대한 소개 ... 202
        예 ... 202
        단순무식한 최적화 ... 203
        수치적 최적화 ... 204
        스티피스트 디슨트 ... 205
        지역 최소값 ... 207
        운동량의 추가 ... 208
        시뮬레이티드 어닐링 ... 209
      퍼셉트론 가중치의 최적화 ... 210
        델타 규칙 ... 211
        수학적 증명 ... 212
      학습 절차 ... 214
        데이터 집합 ... 214
        학습 알고리즘 ... 214
        개략적인 해설 ... 216
      시각적 해석 ... 217
      요약 ... 218
   18장 조준 오차 다루기 ... 221
      운동량과 마찰 ... 222
        명시적 모델 ... 222
        선형 근사 ... 223
        방법 ... 224
        평가 ... 224
      오차 다루기 ... 225
        역함수 ... 225
        구현 ... 226
        평가 ... 227
        요약 ... 228
   19장 다중 계층 퍼셉트론 ... 229
      퍼셉트론의 역사 ... 230
      소개 ... 231
        구조 ... 231
        활성화 함수 ... 234
      시뮬레이션 ... 236
      생물학적 신경망 ... 237
        뉴런 ... 238
        뇌 ... 239
        요약 ... 240
      학습 알고리즘 ... 240
        역방향 전달 ... 240
        백프롭 알고리즘 ... 243
        퀵프롭 알고리즘 ... 244
        알프롭 알고리즘 ... 246
      실제적 쟁점 ... 248
        일반화 ... 248
        테스트와 검증 ... 249
        점진적 방식 vs. 일괄적 방식 ... 249
        점진적 학습 ... 250
      논의 ... 250
        장점 ... 251
        단점 ... 251
      요약 ... 252
   20장 목표 지점의 선택 ... 253
      케이스 스터디 ... 254
      이론적 설명 ... 255
      모듈 설계 ... 256
        초기화 ... 256
        인터페이스 ... 256
      구현 ... 257
        자료구조 ... 257
        시뮬레이션과 학습 ... 258
      어플리케이션 ... 258
        알고리즘 ... 258
        로켓 추적 ... 259
        노이즈 처리 ... 260
        입·출력 ... 261
        학습 절차 ... 262
      평가 ... 263
      요약 ... 264
   21장 문제의 이해 ... 265
      블랙박스로서의 문제 이해 ... 266
        직관적인 이해 ... 266
        소프트웨어의 명세 ... 267
        이론적 분석 ... 267
      기반 지식 ... 269
        사용량 분석 ... 269
        변수와 공분산 ... 270
        효과적인 도메인 ... 271
      기본적 이해 ... 272
        문제의 특성 ... 272
        문제의 속성 ... 274
      문제 다듬기 ... 275
        단순화 ... 275
        나누어 정복하기 ... 276
      방법론 ... 277
        실험에 의한 특성 추출 ... 277
        데이터 분석 ... 278
      요약 ... 280
3부 결론 ... 283
   정리 ... 284
      행동양식 ... 284
      기술 ... 284
   앞으로 ... 285
4부 무기의 선택 ... 287
   동기 ... 288
   개요 ... 288
   가정 ... 289
   22장 전투 조건 ... 291
      무기의 속성 ... 292
      무기의 활용성 ... 293
        적과의 거리 ... 293
        전투의 진행 상황 ... 294
        플레이어와 적의 상태 ... 294
        환경 배치 ... 295
        무기 경쟁 ... 296
        플레이어의 기술 ... 296
      학습 공간 ... 297
      요약 ... 298
   23장 무기의 선택 ... 299
      무기 선택 의사결정 ... 300
        무기 효용성을 예측하는 이론 ... 300
        선택 방법 ... 301
      적합도 계산의 두 가지 방식 ... 302
        연역추론 ... 302
        경험 ... 303
        절충형 접근방식 ... 304
      무기 선택의 평가기준 ... 304
        명확성 ... 304
        정당성 ... 305
      케이스 스터디 ... 305
      요약 ... 306
   24장 무기 선택 인터페이스 ... 307
      가능한 옵션들 ... 307
        컨텍스트 ... 308
        감지 ... 308
        액션 ... 310
      체계화 ... 311
        결정 기준 ... 311
        가정 ... 311
      명세 ... 311
        인터페이스 ... 312
        골격 코드 ... 313
      요약 ... 314
   25장 스크립트를 이용한 전략 결정 ... 315
      스크립트 기초 ... 316
        스크립트 언어 ... 316
        스크립트 환경 ... 317
        컴포넌트 통합 ... 317
        스크립트 모듈 ... 318
      스크립트를 이용한 무기 선택의 구현 ... 319
        개요 ... 320
        무기 속성 ... 320
        투표 시스템 ... 321
        환경 특성을 고려한 투표 결과 ... 322
        시간적 제약 ... 324
      평가 ... 324
      요약 ... 325
   26장 분류 트리와 회귀 트리 ... 327
      의사결정 트리의 구조 ... 328
        데이터 샘플 ... 328
        의사결정 트리 ... 330
        조건 노드 ... 331
        리프 녉

더보기 닫기