품목정보
발행일	2004년 11월 19일
쪽수, 무게, 크기	768쪽 \| 1516g \| 18825440mm
ISBN13	9788989975526
ISBN10	8989975522

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<목차> 서문 1장 컴퓨터 게임의 AI	 AI의 개요- 기계 지능 	 - 지능의 정의 	 - 과학의 한 분야로서의 AI	 컴퓨터 게임과 AI 게임 AI의 현재 상태 - 기술적 혁신 	 - 디자인의 혁신 게임 디자이너 vs. AI - 걸림돌 	 - 두 종류의 게임 	 - 어떤 충돌이 존재하는가? 게임 프로그래밍에서의 AI 2장 지능의 설계 개발자의 관점 - 전통적 접근방식 	 - 통합과 설계 	 - 가이드라인 	 - 논의 현대적 접근방식 	게임에서의 애니멋 	독립개체 	학습 필요한 배경지식 	프로그래밍 	컴퓨터 과학 	수학 	소프트웨어 공학 	게임 엔진 아키텍처 AI 개발 절차 	개요 	반복 요약 3장 반응형 접근방식 정의 	정의에 따른 반응형 기법	 	실전에서의 반응형 기법 계획형 행동 vs. 행동형 행동 	목표 지향 계획 	게임에서의 계획형 행동	 	반응형 행동으로의 대체 게임 개발에서의 반응형 기법 	일반적인 게임 AI에서의 장점	 	애니멋을 사용할 때의 장점 아키텍처 	컴포넌트 	구조 	분해 	중재 	예제 요약 4장 FEAR: 실험을 위한 플랫폼 기술적인 개요 	명세 	프레임웍 	개발 단계 세계 인터페이스 모듈 	인터페이스 	데이터 로딩 	의존성 	유연한 아키텍처 애니멋의 제작 	아키텍처의 기술 	소스코드 생성 	게임을 위한 준비 과정 요약 5장 게임 세계에서의 이동 환경과 공간 	부분과 그것의 합 	공간의 정의 게임 세계의 유형 	차원 	이산적인 공간 vs. 연속적인 공간 이동의 처리 가정 테스트 환경 요약 6장 이동 능력 이동의 예술 게임 봇의 이동 방식 애니멋의 자율적인 이동 이동의 평가 기준 케이스 스터디 요약 7장 분석과 이해 AI 시스템의 일반적인 구성 분석 단계 	가정 	제약 	지침 이해 단계 	평가 기준과 기대 결과 	문제의 정의 일반적인 조언 요약 8장 이동의 형식적 기술 이동에 대한 기존의 접근 방식 가능한 선택 사항들 	컨텍스트 	행위	 	감지 설계 원칙 명세 	인터페이스 	골격 코드 요약 9장 명세와 지식표현 형식적 명세의 개요 	함수의 관점에서 바라본 AI 	명세의 목적 지식표현 지식표현의 여러 형태 	심볼 	객체-속성-값 	프레임 	의미 네트워크 	자기 검증의 필요성 명세 절차 	스케치 	형식화 	점검 논의 요약 10장 장애물 회피를 위한 속도변환 행동양식 인공생명 개요 	가정 	쫒아가기와 달아나기 	그 밖의 행동들 알고리즘 첫번째 알고리즘 	개선된 알고리즘 	개선 방식 평가 	장점 	단점 요약 11장 규칙 기반 시스템 배경지식 RBS의 구성요소 	작업 메모리		 	기반규칙 	인터프리터 지식 획득과 표현 	지식 획득 	지식 표현 논의 	장점 	단점 	게임 개발자의 접근방식 	RBS에 적합한 문제 요약 12장 규칙 기반 시스템을 이용한 이동의 구현 케이스 스터디 구체화 	RBS를 사용할 것인가? 	정방향 연쇄 vs. 역방향 연쇄 	규칙을 단순화하는 몇 가지 팁 RBS 모듈 설계 	초기화 	인터페이스 구현 	자료구조 	인터프리터 애플리케이션 	작업 메모리 	기반규칙 	센서와 이펙터 평가 요약 13장 전투 설정 무기 	근접 무기 	원거리 무기 무기의 요구조건 환경 조건 훈련 공간 요약 14장 플레이어의 슈팅 기술 전투의 기술 	접근전 	원거리 전투 게임 기술 	쪼개놓자! 	전투의 흐름 슈팅의 기준 케이스 스터디 요약 15장 슈팅의 형식적인 분석 배경지식 가능한 옵션 	컨텍스트 	감지 능력 	액션 체계화 	결정에 관련된 요인 	가정 명세 	인터페이스 	골격 코드 요약 16장 물리를 이용한 예측 기초 	물리적 상태 	수치 적분 교차점 계산 행동 예측 시뮬레이션 알고리즘 실험 평가 요약 17장 퍼셉트론 퍼셉트론의 역사 	Rosenblatt의 퍼셉트론 	Widrow와 Hoff의 아달린 	생물학적 영감 모델 개관 시뮬레이션 	전체 합 	활성화 	대략적인 알고리즘 최적화에 대한 소개 	단순무식한 최적화	 	수치적 최적화 	스티피스트 디슨트 	지역 최소값 	운동량의 추가 	시뮬레이티드 어닐링 퍼셉트론 가중치의 최적화 	델타 규칙 	수학적 증명 학습 절차 	데이터 집합 	학습 알고리즘 	개략적인 해설 시각적 해석 요약 18장 조준 오차 다루기 운동량과 마찰 	명시적 모델 	선형 근사 	방법 	평가 오차 다루기 	역함수 	구현 평가 요약 19장 다중 계층 퍼셉트론 퍼셉트론의 역사 소개 	구조 	활성화 함수 	활성화 함수의 종류 시뮬레이션 생물학적 신경망 	뉴런 	뇌 	요약 학습 알고리즘 	역방향 전달 	백프롭 알고리즘 	퀵프롭 알고리즘 	알프롭 알고리즘 실제적 쟁점 	일반화 	테스트와 검증 	점진적 방식 vs. 일괄적 방식 	점진적 학습 논의 	장점 	단점 요약 20장 목표 지점의 선택 케이스 스터디 이론적 설명 모듈 설계 	초기화 	인터페이스 구현 	자료구조 	시뮬레이션과 학습 어플리케이션	 	알고리즘 	로켓 추적 	노이즈 처리 	입.출력 	학습 절차 평가 요약 21장 문제의 이해 블랙박스로서의 문제 이해 	직관적인 이해 	소프트웨어의 명세 	이론적 분석 기반 지식 	사용량 분석 	변수와 공분산 	효과적인 도메인	 기본적 이해 	문제의 특성 	문제의 속성 문제 다듬기 	단순화 	나누어 정복하기 방법론 	실험에 의한 특성 추출 	데이터 분석 요약 22장	전투 조건 무기의 속성 무기의 활용성 	적과의 거리 	전투의 진행 상황 	플레이어와 적의 상태 	환경 배치 	무기 경쟁 	플레이어의 기술 학습 공간 요약 23장 무기의 선택 무기 선택 의사결정 	무기 효용성을 예측하는 이론 	선택 방법 적합도 계산의 두 가지 방식 	연역추론 	경험 	절충형 접근방식	 무기 선택의 평가기준 	명확성	 	정당성	 케이스 스터디 요약 24장 무기 선택 인터페이스 가능한 옵션들 	컨텍스트 	감지 	액션 체계화 	결정 기준 	가정 명세 	인터페이스 	골격 코드 요약 25장 스크립트를 이용한 전략 결정 스크립트 기초 	스크립트 언어 	스크립트 환경 	컴포넌트 통합 	스크립트 모듈 스크립트를 이용한 무기 선택의 구현 	개요 	무기 속성 	투표 시스템 	환경 특성을 고려한 투표 결과 	시간적 제약 평가 요약 26장 분류 트리와 회귀 트리 의사결정 트리의 구조 	데이터 샘플 	의사결정 트리 	조건 노드 	리프 노드 분류와 회귀 의사결정 트리의 학습 	재귀적 분할 기법 개요 	데이터 집합의 분할 학습 절차 	데이터 집합의 관리 	가지치기 	배깅과 부스팅 논의 요약 27장 무기 적합도의 학습	 네 가지 접근방식 	적절한 무기의 학습 	무기 적합도의 학습 	무기 속성의 학습 	투표 시스템의 학습 체계화 	방법론 	논의 모듈 설계 	초기화 	인터페이스 구현 	자료구조 	예측 어플리케이션 	환경 특성의 해석 	전투 에피소드의 관찰 	적합도 계산 	사실성을 높이기 위한 의도적 오류 평가 요약 28장 솔루션의 이해 솔루션의 복잡도 	정보 이론과 AI 	최소 복잡도 	이론과 실제 탐색 공간 	내부 표현 	예제 	탐색 공간의 특성 솔루션을 찾는 여러 가지 접근방식 	전문가의 솔루션 	전문가의 도움 	샅샅이 뒤지는 방식 	무작위 탐색 	절충형 방식 요약 29장 분석과 명세 게임 세계의 객체 	아이템 	이동 장치 	테스트 환경 행동양식의 개선	 	사람의 방식 	평가 기준 	케이스 스터디 명세 	동작 	인벤토리 	시각 	물리적 상태 요약 30장 퍼지 논리 집합 논리의 확장 	원리 	퍼지 집합 	집합 이론 	퍼지 변경자 퍼지 표현방식 	퍼지 변수와 값 	언어적 변수 	퍼지화 	역퍼지화 퍼지 논리	 	연산자 	언어적 표현	 	퍼지 논리에 대한 반대	 퍼지 제어와 의사결정	 	작업 메모리 	지식 기반	 	퍼지 인터프리터 	알고리즘	 논의	 요약 31장 퍼지 시스템을 이용한 이동 행동의 개선	 퍼지 변수와 포함 함수	 	액션	 	감지	 퍼지 규칙	 	문 사용	 	사다리 사용	 	플랫폼 사용	 모듈 설계	 	초기화	 	인터페이스	 평가 요약	 32장 유전 알고리즘	 생물학적 진화	 	진화 이론	 	생물학적 재생산	 	영감	 유전학과 표현 방식	 	게놈과 유전형	 	피놈과 표현형	 	변환 유전 알고리즘	 	개체 집단	 	초기화	 	평가	 	선택	 	교배	 	변이	 	교체	 유전 연산자와 진화 정책 	초기화	 	교배 	변이	 	선택	 	교체	 고급 주제	 	이른 수렴	 	느린 수렴	 	파라미터, 파라미터, 파라미터 	적용 분야에 대한 지식 논의 요약	 33장 학습하는 분류자 시스템 분류자의 표현 방식	 	선행절과 결과절 	추가 속성	 분류자 시스템의 개요	 	아키텍처	 	센서 입력과 일치하는 분류자의 선택	 	새로운 분류자의 생성 	분류자의 제거	 	예측 	액션 선택	 	강화	 논의 요약	 34장 유전 알고리즘을 이용한 적응형 방어 전략	 액션 시퀀스의 표현 방식	 	액션과 파라미터 	액션 시퀀스	 유전 연산자	 	무작위 생성	 	교배	 	변이	 유전 알고리즘 개요	 유전 알고리즘 모듈 설계	 	유전 알고리즘의 역할 	인터페이스 적합도 계산	 	로켓 점프	 	폭파 회피	 어플리케이션 평가	 요약	 35장 학습하는 AI의 설계	 학습의 목적	 	왜 학습하는가?	 	무엇을 학습하는가?	 학습의 접근방식	 	온라인 학습과 오프라인 학습	 	두 가지 기본적인 기법	 다양한 학습 컴포넌트 	감독 학습	 	강화 학습	 	진화 학습	 	무감독 학습	 	비교	 행동 학습의 방법론	 	훈련 	모방	 	시행착오	 	구체화	 	비교 요약	 36장 감정을 가진 캐릭터	 인간 진화 과정에서 나타난 감정	 감정의 생물학적 모델	 감정에서 인공지능까지	 사람과 기계의 상호작용 게임에서의 감정	 요약	 37장 감각, 감정, 느낌	 감각	 	지각에 의한 감각	 	인식에 의한 감각	 감정 	기분	 	느낌 감정 전달을 위한 인터페이스 	설계 원칙	 	체계화	 	명세	 게임에서 감정의 전달	 	기존 센서와 액션의 활용 	센서	 	새로운 인터페이스	 	감정 표현의 예	 요약	 38장 유한상태 기계	 형식적 정의	 	유한상태 오토마타	 	밀리 머신	 	무어 머신	 표현 방식과 시뮬레이션	 	전이 배열	 	유향 그래프	 	문법	 제어 로직	 	절차적 방식 	절차적 유한상태 기계의 잠재적 문제점 	절차적 제어의 해법 최적화	 논의	 	장점	 	단점 요약	 39장 유한상태 기계를 이용한 감정 모델링	 인공 감정의 설계	 	1차적 감정	 	자극과 감각	 	행동 반응	 유한상태 모듈의 개발	 	데이터 교환	 	유한상태 오토마타	 	유한상태 기계 	인터페이스	 구현 유한상태 기계로 감정 만들기	 	감정 처리를 위한 유한상태 기계 	감각 처리를 위한 유한상태 오토마타	 	통합 평가 요약	 40장 비결정적 상태 기계	 개요	 퍼지 상태 기계	 	정의	 	표현	 	시뮬레이션	 	논의	 비결정적 상태 기계	 	정의	 	표현	 	알고리즘	 	논의	 확률적 상태 기계	 	정의 	알고리즘	 	논의	 요약 41장 계층적 상태 기계	 개요	 계층구조	 	중첩된 상태	 	중첩된 유한상태 기계 	혼성 계산 모델	 계층 간 상호작용	 	마스터와 슬레이브	 	스택 기반 	레벨 오브 디테일	 	상호작용 구조의 일반화 논의 	장점	 	단점 요약	 42장 감정 시스템 계층적 아키텍처 느낌의 모델링 	관계에 대한 기억 	느낌의 인식 개선된 감각 	다양화된 자극 	감각의 조합 	퍼지 오토마타의 시뮬레이션 감정의 축적 매너리즘을 이용한 감정 표현 기분의 계층구조 평가 요약 43장 창발성 창발성의 정의 	창발성에 관한 논의 	창발성의 종류 창발적 행동양식 보다 영리한 환경, 보다 단순한 행동양식 	행동 유도 	인지와 전파 창발적 기능 요약 44장 전략적 의사결정 게임 상황 	영향을 주는 요인들 	의사결정에서 고려하는 특성들 개인적 목표 전략적 행동 애니멋과 의사결정 훈련 공간 요약 45장 전술적 지능의 구현 전략적 행동의 제작 	기존 기술의 재활용 	기본 행동 포섭 구조 	확장된 유한상태 기계 	계층적 접근방식	 	구현과 최적화 포섭 구조의 적용	 평가 요약 46장 강화학습 강화 이론의 정의 	게임 내 상황 	강화 모델 	행동 정책 	최적에 대한 정의 	마르코프 의사결정 과정 기본 요소 	값 함수 	강화 문제의 종류 	탐색 vs. 이용	 	학습 도구 강화 학습 알고리즘 	동적 프로그래밍 기법 	몬테 카를로 기법 	시간 차이 학습 고급 주제 	근사자 	계층 논의	 	장점 	단점 요약	 47장 반응형 전략의 학습	 제어에 따른 분해	 적응형 수집 행동	 	액션	 	상태	 	보상 신호	 	학습 정책	 이동 모델링 	액션	 	상태	 	보상 신호 	학습 정책	 슈팅 스타일의 학습	 	액션	 	보상 신호	 	학습 정책	 다른 능력들	 평가 요약	 48장 행동의 적응 무엇이 문제인가?	 	학습이 이뤄지지 않는다	 	제어가 불가능하다	 	최적의 결과가 아니다	 	비사실적이다	 견고한 소프트웨어 공학 	신뢰성 있는 프로그래밍 	테스트와 디버깅 	AI 공학	 견고한 설계	 	모델링	 	적합도와 보상	 	아키텍처	 방법론 요약 49장 게임 AI 공학의 원칙 아키텍처	 	AI 모듈	 	능력	 	행동양식	 	중재	 구현	 	네이티브 코드 	스크립트	 	데이터 구동	 기술과 그 활용도	 	문제 해결	 	순차적 제어	 	패턴 인식	 	시퀀스 인식	 학습과 피드백 메커니즘	 요약	 50장 다음 단계를 향하여	 오직 연습뿐	 	열려있는 도전	 	게임 AI 전문가 포럼	 세계 모델	 계획형 기법	 참고자료 찾아보기 CD 설치 가이드 새로운 방식의 게임 AI

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저자 : Alex J. Champandard

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 대상으로 한 튜토리얼을 정기적으로 올려놓고 있다. Alex는 AI Game Programming Wisdom 시리즈에도 여러 편의 글을 실었다. 그는 AI 게임 기법의 일반적인 특성에 대한 정의를 내리는 AI 표준 인터페이스 위원회에 회원 있다.

역자 : 이강훈

서울대학교 컴퓨터공학부 운동 연구실(Movement Research Lab)에서 캐릭터 애니메이션과 관련된 연구를 수행 중이다. 캐릭터 애니메이션을 비롯해 실시간 렌더링, 인공지능, 게임 프로그래밍 등에 관심이 많다. 역서로는 『포토샵 7 업그레이드 - 처음부터 다시 배울래 이것만 배울래』『플래시 MX 액션 스크립트 - 코딩에 몸서리치는 당신을 위하여』『성공으로 이끄는 게임 개발 스토리』등이 있다.

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인공지능 게임 프로그래밍 실전 가이드

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