<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=161478"><dc:title>Dinamično spreminjanje stopnje v računalniški igri s pomočjo generativne nasprotniške nevronske mreže</dc:title><dc:creator>Ćehić,	Edin	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Klemenc,	Bojan	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>računalniške igre</dc:subject><dc:subject>generativne nevronske mreže</dc:subject><dc:subject>spodbujevano učenje</dc:subject><dc:subject>generativne nasprotniške mreže</dc:subject><dc:description>V zadnjih letih smo priča izjemno hitremu razvoju umetne inteligence v splošni rabi. Specifično nas zanima uporaba umetne inteligence za ustvarjanje. Čeprav mnogi kritizirajo to smer, verjamemo, da je lahko zelo uporabna v prihodnosti, še posebej pri razvoju video iger. Umetna inteligenca, zlasti generativne nevronske mreže, se že uporabljajo za generiranje tekstur in grafik. V naši raziskavi pa smo se osredotočili na uporabo generativnih nasprotniških nevronskih mreže za ustvarjanje nivojev ali svetov v računalniških igrah, ki se dinamično prilagajajo uporabnikovim dejanjem. Uporabili smo odprtokodni klon igre Hill Climb Racing, zasnovan za učenje navidezno inteligentnih agentov. Stopnje smo generirali z našo nevronsko mrežo, jih vstavili v igro in nato prilagajali z uporabo nevronske mreže glede na uspešnost agentov pri reševanju nivojev.</dc:description><dc:date>2024</dc:date><dc:date>2024-09-11 13:25:08</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>161478</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>