Učenje igranja igre štiri v vrsto z uporabo globokega spodbujevalnega učenjaLušina, Domen (Avtor) Guid, Matej (Mentor) umetna inteligencagloboko učenjespodbujevalno učenjedrevesno preiskovanje Monte Carlonevronske mrežeekspertna hevristikaUčenje igranja iger je ena izmed tem, s katero se raziskovalci s področja umetne inteligence ukvarjajo že od njenega začetka. Želimo ustvariti programe, s katerimi računalniku omogočimo inteligentno igranje iger. V zadnjih letih se za to vedno večkrat uporabljajo metode globokega učenja. AlphaZero je eden izmed algoritmov globokega spodbujevalnega učenja, ki je z velikim uspehom brez ekspertnega znanja naučil nadčloveško igrati šah, šogi in Go. V tem delu smo algoritem AlphaZero uporabili za učenje igre štiri v vrsto s poudarkom na raziskovanju vplivov vpeljave ekspertnega znanja na uspešnost delovanja programa. Predstavili smo več metod vpeljave ekspertne hevristike igre štiri v vrsto v fazo učenja algoritma AlphaZero. Uporabili smo več ekspertnih hevristik in različne metode vpeljave ekspertnega znanja. Evalvacija je potekala na vnaprej pripravljenih množicah pozicij iz različnih stadijev iger, s pomočjo iger s popravljanjem potez ter z igranjem proti nasprotnikom različnih težavnosti, vključno z optimalnim nasprotnikom. S hevristiko značilk, ki med drugim spodbuja povezovanje žetonov v vrsto, smo dosegli rahlo izboljšavo rezultatov.20212021-02-18 08:15:03Magistrsko delo/naloga124785UDK: 004.42VisID: 117860COBISS_ID: 200663299sl