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인공지능 게임 프로그래밍 실전 가이드 - 최신 AI 기법을 적용한

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책소개

이 책은 인공 신경망, 의사결정 트리, 유한상태 기계, 강화 학습 등 인공지능 분야의 여러 기술을 활용하여 캐릭터의 사실성과 지적 능력을 한 단계 높이는 동시에, 혁신적인 게임 디자인 및 프로그래밍 방법론을 제안한다. 특히 캐릭터 인공지능의 실험을 위해 상용게임인 Quake 2 환경을 사용하고, 오픈 소스 인공지능 엔진인 FEAR를 기반으로 한다는 점은 여타의 게임 인공지능 서적과 차별화되는 매력이다. 또한 기본적인 이동 기술로 시작해서 높은 수준의 전략 학습 능력을 부여하기까지의 과정이 체계적이고 일관성 있게 전개된다.

출판사 서평

최근에는 게임 개발에 대한 관심이 증가하면서 관련 서적들도 많이 출간되고 있다. 특히 그래픽 분야뿐 아니라 인공지능, 물리 시뮬레이션 등 주제의 폭이 넓어지고 있다는 사실은 주목할 만하다. 인공지능은 게임 캐릭터(NPC)의 행동을 보다 영리하고 흥미롭게 만들어주는 역할을 한다. 그런데 지금까지 주로 게임에 사용됐던 인공지능은 실제 인공지능 분야에서 개발된 기술과는 별 상관이 없었고, 대개 스크립트와 AI 길찾기 등의 한정된 기술에만 의존해왔다. 물론 이들 기술만 가지고도 충분히 영리해 보이는 캐릭터를 만들 수 있다. 하지만 기본적으로 스크립트는 캐릭터의 행동을 고정된 반응으로 제한하며, 게임 디자이너의 많은 시행착오와 작업 시간을 필요로 한다.

이 책의 특징
- 전통적인 AI 기법 뿐만 아니라 최신 AI 기법도 자세히 알려준다.
- 새로운 AI 기법을 적용하여 사실적이고 영리한 행동양식을 갖춘 캐릭터를 만드는 방법. 오픈 소스 AI 엔진인 FEAR에 통합되는 소스코드와 데모를 제공한다.
- 데쓰매치 캐릭터의 능력을 한 단계씩 발전시켜나가는 과정. 전체 AI 아키텍처 안에 새로운 AI 컴포넌트를 하나씩 만들어 통합한다.
- 강력한 AI 개발을 지원하는 최신 개발 방법론. 다음 세대의 게임 캐릭터를 만들기 위해서라면 필요조건이라 할 수 있는 개발 방식이다.

목차

서문


1장 컴퓨터 게임의 AI


2장 지능의 설계


3장 반응형 접근방식


4장 FEAR: 실험을 위한 플랫폼


5장 게임 세계에서의 이동


6장 이동 능력


7장 분석과 이해


8장 이동의 형식적 기술


9장 명세와 지식표현


10장 장애물 회피를 위한 속도변환 행동양식


11장 규칙 기반 시스템


12장 규칙 기반 시스템을 이용한 이동의 구현


13장 전투 설정


14장 플레이어의 슈팅 기술


15장 슈팅의 형식적인 분석


16장 물리를 이용한 예측


17장 퍼셉트론


18장 조준 오차 다루기


19장 다중 계층 퍼셉트론


20장 목표 지점의 선택


21장 문제의 이해


22장 전투 조건


23장 무기의 선택


24장 무기 선택 인터페이스


25장 스크립트를 이용한 전략 결정


26장 분류 트리와 회귀 트리


27장 무기 적합도의 학습


28장 솔루션의 이해


29장 분석과 명세


30장 퍼지 논리


31장 퍼지 시스템을 이용한 이동 행동의 개선


32장 유전 알고리즘


33장 학습하는 분류자 시스템


34장 유전 알고리즘을 이용한 적응형 방어 전략


35장 학습하는 AI의 설계


36장 감정을 가진 캐릭터


37장 감각, 감정, 느낌


38장 유한상태 기계


39장 유한상태 기계를 이용한 감정 모델링


40장 비결정적 상태 기계


41장 계층적 상태 기계


42장 감정 시스템


43장 창발성


44장 전략적 의사결정


45장 전술적 지능의 구현


46장 강화학습


47장 반응형 전략의 학습


48장 행동의 적응


49장 게임 AI 공학의 원칙


50장 다음 단계를 향하여




저자소개

Alex J. Champandard [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
생년월일 -
출생지 -
출간도서 0종
판매수 0권

인공지능 분야에서 탄탄한 학문적 배경을 가지고 있고, 요크(York)와 에딘버러(Edinburgh) 대학에서 공학 학위를 받았다. 그는 게임 개발자 회의(Game Developers Conference:GDC)등에서 가끔 AI 연구에 대한 발표를 한다. 특히 GDC에서는 학습 AI를 주제로 한 원탁회의(roundtable)의 의장을 맡고 있다. 또한 FEAR(오픈 소스 게임 AI 프로젝트)의 수석 프로그래머로서 전문 프로그래머들에게 최신의 프로토타입을 상업용 게임에 통합하는 작업에 관해 상담을 해주고 있다. 그는 유명한 AI 커뮤니티 사이트인 AI-Depot의 설립자이기도 하다. 이 곳에 AI 매니아들을 대상

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서울대 전기 컴퓨터 공학부 그래픽스 연구실에서 박사 과정을 수학하고 있으며, 서울 디지털 대학 멀티미디어 학부의 강의를 맡고 있다. 멀티미디어 디자인을 비롯해서 게임 프로그래밍, 인공지능 분야에도 많은 관심을 가지고 있다.
http://cg.kw.ac.kr/kang

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