머리말
옮긴이의 말
이 책의 구성과 활용 방법
주요 용어 정리

_첫째마당 | 전략 게임과 인공지능의 기본
__1장. 전략 게임과 인공지능 살펴보기
1.1 디지털 게임의 분야
1.2 전략 게임에 사용하는 인공지능

__2장. 전략 게임과 인공지능은 어떤 관계일까?
2.1 전략 게임이란?
2.2 전략 게임의 주요 요소 3가지
2.3 전략 게임에 인공지능이 필요한 까닭은?
2.4 전략 게임에서 시간과 공간이 중요한 까닭은?
2.5 전략 게임의 인공지능 예 — 마법사 게임
[한 쪽 정리] 2장에서 꼭 기억해야 할 내용

__3장. 게임 AI 간단히 살펴보기
3.1 간추린 게임 AI의 역사
3.2 3가지 인공지능의 역할과 크기에 따른 플레이어 경험
3.3 게임을 제어하는 메타 AI 기술
3.4 캐릭터에 사용하는 AI 기술
3.5 공간 정보를 추출하여 사고하는 AI 기술
3.6 전략 게임에서 빼놓을 수 없는 영향 맵
3.7 지능 방정식이란?
[한 쪽 정리] 3장에서 꼭 기억해야 할 내용

_둘째마당 | 전략 게임에 사용하는 AI 기술
__4장. 지휘관으로서의 인공지능 — 멤버나 유닛을 지휘하는 게임
4.1 전략 게임 AI에 필요한 3가지 계층화
4.2 팀의 계층화
4.3 공간의 계층화
4.4 시간의 계층화
4.5 건설
4.6 정찰
4.7 경로 검색, 무리 제어, 스티어링
4.8 시간당 명령 수
4.9 그룹 관리
4.10 포트폴리오
4.11 신경망을 이용한 학습
[한 쪽 정리] 4장에서 꼭 기억해야 할 내용

__5장. 플레이어와 인공지능이 함께 만드는 세계 — 세계 시뮬레이션
5.1 맵 아래의 다층 구조
5.2 에이전트 시뮬레이션
5.3 스크립팅
5.4 지형 분석
5.5 지형 분석 예
5.6 지형 생성
5.7 테크놀로지 트리
[한 쪽 정리] 5장에서 꼭 기억해야 할 내용

__6장. 학습하고 성장하는 인공지능 — 육성 전략 게임
6.1 다양한 역할을 하는 에이전트의 조합
6.2 유전 알고리즘을 이용한 균형 조정
6.3 유전 알고리즘을 이용한 사용자 매칭
6.4. 뉴로에볼루션 — 캐릭터 진화
6.5 신경망 — 캐릭터 학습
6.6 퍼셉트론과 결정 트리
6.7 계획 수립 알고리즘
[한 쪽 정리] 6장에서 꼭 기억해야 할 내용

_셋째마당 전략 게임 AI의 미래와 발전
__7장. 전략 게임의 학술 연구
7.1 전략 게임 AI의 연구 역사
7.2 전략 게임의 연구 환경
7.3 아키텍처 연구 — <스타크래프트>
7.4 심층 학습 응용 1 — <스타크래프트 2>
7.5 심층 학습 응용 2 — <도타 2>의 OpenAIFive
7.6 몬테카를로 트리 탐색의 응용
7.7 유전 프로그래밍을 이용한 게임 자동 생성
7.8 Capture the Flag의 전술 학습
7.9 OpenAI의 멀티 에이전트 자동 커리큘럼 학습
[한 쪽 정리] 7장에서 꼭 기억해야 할 내용

__8장 전략 게임 AI의 일반 이론
8.1 전략 게임의 재정의
8.2 시계열이라는 사고방식
8.3 시간과 공간의 계층화
8.4 주의와 시뮬레이션
8.5 주의 방법과 프레임 구성
8.6 상위 인공지능과 하위 인공지능
8.7 시공간 파악
8.8 행동 가능성과 행동 유도성
8.9 행동의 효과
8.10 전략 게임 AI의 기본 개념 정리
8.11 스마트시티와 전략 게임 AI
[한 쪽 정리] 8장에서 꼭 기억해야 할 내용

참고문헌
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