+++ Update 08/2023: BA-Themen zu ChatGPT und Stochastic RL (PDF) +++
+++ Update 08/2023: FutureWorkGBG: Updated Project themes in GBG for students (PDF) +++
+++ Update 10/2020: FutureWorkGBG: Project themes in GBG for students (PDF) +++
Im Jahr 2018 wurde ein neues Software-Framework GBG (General Board Game Playing & 
Learning) als Open Source verfügbar, das in meiner Arbeitsgruppe an der TH Köln entwickelt wurde und das den Einstieg in die faszinierende Welt des Game Learning und der AI (Artificial Intelligence) erleichtert. Es ist in den letzten Jahren beständig durch BA-, MA- und Projekt-Arbeiten weiterentwickelt worden.
Wenn Sie dieser Bereich interessiert, können Sie mehr darüber auf GitHub (https://github.com/WolfgangKonen/GBG) und auf unserer GBG-Webseite der Forschungsstelle CIOP (in Englisch) erfahren.
Auf Basis des Frameworks GBG sind in 2017-2023 zahlreiche Abschluss- und Projektarbeiten sehr erfolgreich abgeschlossen worden (Spiele Hex, Othello, Sim und 2048, Turniersystem).
Es ergeben sich mit GBG zahlreiche weitere Möglichkeiten und
Themenangebote, sowohl für Abschlussarbeiten (Bachelor, Master) als auch für Projektarbeiten. Sie können sich auf der GBG-Webseite einlesen und Ihre eigene Idee / Ihr eigenes Thema im Kontext von GBG einbringen. Kommen Sie dazu gerne auf mich zu.
Oder Sie können ein Thema aus einer vorhandenen Themenliste wählen. Hierzu liste ich nachfolgend nur kurz ein Stichwort / einen Titel. Falls Sie sich für einzelne Punkte interessieren, sprechen Sie mich gerne an!
Implementierung
- Neues Spiel:
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-
Othello (=Reversi)(bereits vergeben) -
Connect-Four(bereits vergeben) -
…
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- Neuer Agent:
- Weight-sharing n-tuples (Convolutional Neural Network, CNN)
- Deep TD-n-tuple architectures
- AlphaGo-Zero inspirierter GBG Agent (bereits vergeben)
- …
Forschung
- Untersuchungen zur Lernbarkeit des skalierbaren Spiels Sim (pencil game)
- Vergleich von TD-Learning- und SARSA-Agenten für verschiedene GBG-Spiele
- Verbesserung der Agenten für große Hex-Boards in GBG
Competition Framework in GBG (Round-robin Tournaments, Multi-objective Visualization)(bereits vergeben)- …
Software Architektur
- Client-Server-Architektur für GBG
- Java-Python Bridge für Deep Reinforcement Learning
- Intuitives User Interface für das Spiel Mensch – AI in allen GBG-Spielen
- neuer, programmiersprachenunabhängiger Agent (Socket-Connection)
- …
