| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Mākslīga intelekta dizaina izpēte datorspēlei “Tetris” |
| Nosaukums angļu valodā |
Exploring Artificial Intelligence Design for the Computer Game Tetris |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Henrihs Gorskis |
| Recenzents |
Irīna Provorova |
| Anotācija |
Pēdējos gados mākslīgam intelektam ir liela popularitāte datorzinātņu jomā, tāpēc mākslīgais intelekts ir sākusi strauji attīstīties dažādos virzienos. Mākslīgais intelekts ir jaudīgs rīks, ko, ar pareizu lietošanu, var izmantot dažādiem mērķiem dažādās nozarēs. Mākslīgais intelekts ir izmantots dažādās nozarēs, piemēram: medicīnā, mākslīgajos asistentos, lingvistikā utt. Mākslīgā intelekta izmantošana videospēļu industrijās var sniegt ieskatu par mākslīga intelekta vispārējām iespējām. Ir daudz piemēru, kad spēļu nozare izmantoja mākslīgais intelekts. Viens no galvenajiem mākslīgā intelekta izmantošanas veidiem, ko videospēlēs industrijas izmanto mākslīgam intelektam - ļaujiet mākslīgajam intelektam analizēt spēles vidi, lai veiktu noteiktas darbības. Šo spēles metodi var izmantot arī mākslīgajam intelektam reālajā dzīvē. Viens no piemēriem ir pašbraucoša automobiļa vides analizēšana, lai automobils saprast, ka pareizi vadīt paši. Bakalaura darba mērķis ir izpētīt, izveidot un novērtēt pieejas mākslīgā intelekta modeļiem un to apmācībām, lai realizētu mākslīgo intelektu ar spēju spēlēt “Tetris”. Bakalaura uzdevums ir izpētiet literatūru par mākslīgā intelekta ieviešanu spēlēs, lai izveidotu un apmācītu mākslīgo intelektu spēlēt “Tetris”. No veiktā darba kļuva skaidrs, ka mākslīgais intelekts ar neironu tīkla modeli un dziļu stimuletu mācīšanās metodi DQN ir piemērots mākslīgā intelekta realizācijai, lai spēlētu “Tetris”. |
| Atslēgas vārdi |
mākslīgais intelekts, mašīnmācīšanās, dziļa apmācība |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
artificial intelligence, machine learning, deep learning |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2025 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
26.05.2025 12:54:52 |
