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2022

Weitz, Ann

Untersuchung von selbstlernenden Reinforcement Learning Agenten im computergenerierten Spiel Yavalath Abschlussarbeit

TH Köln – University of Applied Sciences, 2022, (Bachelor thesis).

Links | BibTeX | Schlagwörter: AI, BT-MT, Game Learning, Reinforcement learning

Weitz, Ann

Entwicklung einer allgemeinen Schnittstelle zwischen Ludii und dem GBG Framework Forschungsbericht

2022, (Praxisprojekt).

Links | BibTeX | Schlagwörter: AI, BT-MT, Game Learning, Ludii, Reinforcement learning

Cöln, Julian

KI-Konzepte für das Erlernen nicht-deterministischer Spiele am Beispiel von "EinStein würfelt nicht!" Abschlussarbeit

TH Köln – University of Applied Sciences, 2022, (Bachelor thesis).

Links | BibTeX | Schlagwörter: AI, BT-MT, Game Learning, GBG, Reinforcement learning

Scheiermann, Johannes; Konen, Wolfgang

AlphaZero-Inspired Game Learning: Faster Training by Using MCTS Only at Test Time Artikel

In: IEEE Transactions on Games, 2022.

Links | BibTeX | Schlagwörter: AI, deep learning, Game Learning, GBG, learning, optimization, Reinforcement learning

2021

Meissner, Simon

Untersuchung des Spiel- und Lernerfolgs künstlicher Intelligenzen für ein nichtdeterministisches Spiel mit imperfekten Informationen: Blackjack in der Game-Learning-Umgebung ’General Board Game’ (GBG) Abschlussarbeit

TH Köln – University of Applied Sciences, 2021, (Bachelor thesis).

Links | BibTeX | Schlagwörter: AI, BT-MT, Game Learning, GBG, machine learning

Zeh, Tim

Untersuchung von allgemeinen KI-Agenten für das Spiel Poker im General Board Games Framework Abschlussarbeit

TH Köln – University of Applied Sciences, 2021, (Master thesis).

Links | BibTeX | Schlagwörter: AI, BT-MT, Game Learning, GBG, machine learning

2020

Scheiermann, Johannes

Sind (trainierte) General-Purpose-RL-Agenten im Brettspiel Othello stärker als (untrainierte) General-Game-Playing Agenten? Forschungsbericht

TH Köln, Institut für Informatik 2020, (Praxisprojekt).

Links | BibTeX | Schlagwörter: AI, BT-MT, Game Learning, GBG, machine learning, Reinforcement learning

Scheiermann, Johannes

AlphaZero-inspirierte KI-Agenten im General Board Game Playing Abschlussarbeit

TH Köln -- University of Applied Sciences, 2020, (Bachelor thesis).

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2019

Cöln, Julian; Dittmar, Yannick

Untersuchung von KI Agenten im Spiel Othello Forschungsbericht

TH Köln, Institut für Informatik 2019.

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Untersuchung von selbstlernenden Reinforcement Learning Agenten im computergenerierten Spiel Yavalath Abschlussarbeit

TH Köln – University of Applied Sciences, 2022, (Bachelor thesis).

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Entwicklung einer allgemeinen Schnittstelle zwischen Ludii und dem GBG Framework Forschungsbericht

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Cöln, Julian

KI-Konzepte für das Erlernen nicht-deterministischer Spiele am Beispiel von "EinStein würfelt nicht!" Abschlussarbeit

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Scheiermann, Johannes; Konen, Wolfgang

AlphaZero-Inspired Game Learning: Faster Training by Using MCTS Only at Test Time Artikel

In: IEEE Transactions on Games, 2022.

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Meissner, Simon

Untersuchung des Spiel- und Lernerfolgs künstlicher Intelligenzen für ein nichtdeterministisches Spiel mit imperfekten Informationen: Blackjack in der Game-Learning-Umgebung ’General Board Game’ (GBG) Abschlussarbeit

TH Köln – University of Applied Sciences, 2021, (Bachelor thesis).

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Zeh, Tim

Untersuchung von allgemeinen KI-Agenten für das Spiel Poker im General Board Games Framework Abschlussarbeit

TH Köln – University of Applied Sciences, 2021, (Master thesis).

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Scheiermann, Johannes

Sind (trainierte) General-Purpose-RL-Agenten im Brettspiel Othello stärker als (untrainierte) General-Game-Playing Agenten? Forschungsbericht

TH Köln, Institut für Informatik 2020, (Praxisprojekt).

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Scheiermann, Johannes

AlphaZero-inspirierte KI-Agenten im General Board Game Playing Abschlussarbeit

TH Köln -- University of Applied Sciences, 2020, (Bachelor thesis).

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Cöln, Julian; Dittmar, Yannick

Untersuchung von KI Agenten im Spiel Othello Forschungsbericht

TH Köln, Institut für Informatik 2019.

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