
Instructor Introduction
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김경중 교수
•2019~Present Associate Professor, 
    Institute of Integrated Technology, GIST 
•2013~2019 Associate Professor, 
    Computer Engineering, Sejong University
•2015~2016 Visiting Scholar, 
    Human-Computer Interaction (HCI) Institute, 
    School of Computer Science, Carnegie Mellon University 
   (CMU)
•2009~2013 Assistant Professor, 
   Computer Engineering, Sejong University 
•2007~2009 Postdoctoral Researcher, 
   Mechanical and Aerospace Engineering, Cornell University
Lecture plan
강의
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1주차. 게임 인공지능 소개
- 게임 인공지능이란?
- 게임 인공지능 플레이어
- 콘텐츠 자동생성, 게임 플레이어 모델링
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2주차. 길 찾기
- 길 찾기 문제
- 트리 탐색을 이용한 길 찾기
- A* 알고리즘을 이용한 길 찾기
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3주차. 의사결정
- 게임과 의사결정
- 복잡한 의사결정
- 결정이론을 이용한 의사결정
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4주차. Game Tree
- Game Tree 란?
- Minimax 알고리즘
- Minimax 알고리즘 성능 향상
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5주차. Monte Carlo Tree Search
- Monte Carlo 방법
- Monte Carlo Tree Search 소개
- Monte Carlo Tree Search 심층 분석
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6주차. 게임 인공지능 사례 소개: 오델로 인공지능
- 오델로 게임
- 오델로 인공지능 프로그램 시연
- 인공지능 시대의 오델로 게임
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7주차. 아직 풀리지 않은 게임
- 아직 풀리지 않은 게임이 있을까?
- 앵그리 버드
- 하나비
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8주차. 절차적 콘텐츠 생성
- 절차적 콘텐츠 생성이란?
- 게임 콘텐츠 생성하기
- 게임 레벨 생성하기(Spelunky 사례 분석)
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9주차. 게임 플레이어 모델링
- 게임 플레이어 모델링이란?
- 게임 데이터 마이닝 경진대회
- 게임 플레이 데이터 분석 사례 (Blade & Soul)
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10주차. 게임 인공지능 프로젝트 시작하기
- 게임 인공지능 연구를 위해 게임을 만들어야 하나?
- 학생 프로젝트 소개
- Overcooked!
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11주차. 게임 인공지능 경진대회
- 게임 인공지능 경진대회 소개
- 게임 인공지능 경진대회 주최자와의 대화
- 게임 인공지능 경진대회 참가자와의 대화
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12주차. 미래의 게임 인공지능
- 인공지능이 게임을 만들 수 있을까?
- 심층 강화학습
- 게임 인공지능 마무리