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1장 행동: 영리한 움직임
__소개 __행위 템플릿 만들기 __추격과 회피 __도착하기 및 떠나기 __객체 마주 보기 __주변 배회 __경로 추종 __에이전트 회피 __벽 피하기 __가중치를 통한 행위 섞기 __우선순위에 의한 행위 섞기 __키 파이프라인을 활용한 행위 조합 __발사체 쏘기 __발사체의 착륙 지점 예측 __발사체 목표 정하기 __점프 시스템 제작 2장 내비게이션 __소개 __격자를 통한 세상 표현 __디리클레 도메인을 통한 세계 표현 __가시점들을 통한 세계 표현 __수제(self-made) 내비게이션 메시를 통한 세계 표현 __DFS를 이용한 미로 탈출 경로 찾기 __BFS를 이용한 격자 내 최단 경로 찾기 __다익스트라를 이용한 최단 경로 찾기 __A*를 활용한 가장 유망한 경로 찾기 __메모리 사용을 개선한 A*: IDA* __다중 프레임 내비게이션 전략: 시분할 탐색 __경로 부드럽게 하기 3장 의사 결정 __소개 __결정 트리를 통한 선택 __유한 상태 기계의 작동 __FSM 향상시키기: 계층 유한 상태 기계 __유한 상태 기계와 결정 트리 조합 __행위 트리 구현 __퍼지 논리 적용하기 __마르코프 시스템: 숫자로 상태 표현하기 __목표 지향적 행위를 통한 결정 4장 협동과 전략 __소개 __대형 다루기 __협동을 위한 A* 확장: A*mbush __좋은 웨이포인트 만들기 __가중치를 통한 웨이포인트 분석 __커버와 가시성을 통한 웨이포인트 분석 __결정을 위한 예시 웨이포인트 __영향력 분포도 __맵을 넘치게 해서 영향력 향상시키기 __컨볼루션 필터를 활용한 영향력 향상시키기 __싸움 주기 만들기 5장 에이전트 인지 __소개 __콜라이더 기반 시스템을 활용한 시각 기능 __콜라이더 기반 시스템을 활용한 청각 기능 __콜라이더 기반 시스템을 활용한 후각 기능 __그래프 기반 시스템을 활용한 시각 기능 __그래프 기반 시스템을 활용한 청각 기능 __그래프 기반 시스템을 활용한 후각 기능 __스텔스 게임의 인지 제작하기 6장 보드게임 AI __소개 __게임 트리 클래스 활용 __최소최대 __역최대 __AB 역최대 __역스카우팅 __틱택토 라이벌 구현 __체커 라이벌 구현 7장 학습 기술 __소개 __N-Gram 예언자를 활용한 행동 예측 __예언자 향상시키기: 계층적 N-Gram __나이브 베이즈 분류 사용 배우기 __결정 트리를 사용한 학습 __강화를 사용한 학습 __인공 신경망을 사용한 학습 __조화 검색을 사용한 입자 생성 8장 기타 알고리즘 __소개 __난수 세련되게 다루기 __에어 하키 라이벌 만들기 __테이블 풋볼 경쟁자 고안하기 __절차적 미로 제작 __자율주행차 구현하기 __고무 구부림 시스템을 사용한 레이스 힘든 점 다루기 |
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★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 에이전트에게 길 찾기 능력을 부여하기 위한 A* 및 A*mbush 기술 사용 ■ 세계의 표현법 제작 및 에이전트의 세계 탐색 ■ 에이전트가 여러 행동을 취할 수 있도록 의사 결정 시스템 구축 ■ 인공지능을 만드는 보드게임 기술을 개발하는 알고리즘군 학습 ■ 감각 시뮬레이트 및 인식 시스템에 적용 ■ 틱택토(Tic-Tac-Toe)와 체커(Checkers) 같은 보드게임에서 인공지능 설계 및 구현 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 이 책은 유니티의 기본 지식을 이미 갖췄으며, AI와 게임 플레이 관련 문제를 해결하기 위해 더 많은 도구를 얻으려는 사람들을 대상으로 저술됐다. ★ 이 책의 구성 ★ 1장, ‘행동: 영리한 움직임’에서는 크레이그 레이놀즈(Craig Reynolds)와 이안 밀링톤(Ian Millington)이 함께 개발한 조작 행위(steering behavior) 원리를 기반으로 한 가장 흥미로운 움직임 알고리즘들 중 일부를 탐험한다. 이 알고리즘들은 진화된 게임에서 사용하는 대부분의 AI와 길 찾기 알고리즘군처럼 움직임에 의존하는 다른 알고리즘들의 근간을 이룬다. 2장, ‘내비게이션’에서는 복잡한 시나리오에서도 잘 수행되는 길 찾기 알고리즘들을 소개한다. 여기서는 각기 다른 목적에 맞는 몇몇 종류의 그래프 구조를 사용해 세계를 표현하는 방법을 배우고, 몇 가지 길 찾기 알고리즘을 살펴본다. 3장, ‘의사 결정’에서는 다른 장르에 적용할 수 있을 정도로 탄력적일 뿐 아니라 결정 시스템 모듈을 만드는 데도 충분한 의사 결정 기법을 배운다. 4장, ‘협동과 전략’에서는 그래픽은 웨이포인트(waypoint)와 영향력 분포도(influence map) 같은 그래프 기반의 전략적 결정을 활용한 대형 및 기법을 다룬다. 또한 다른 에이전트들을 전체 유기체처럼 조절하는 몇 가지 예제를 살펴본다. 5장, ‘에이전트 인지’에서는 에이전트의 감각 자극제들을 시뮬레이션하는 몇 가지 접근 방법을 다룬다. 여기서는 이미 배운 도구들을 이용해 이러한 시뮬레이션과 콜라이더(collider), 그리고 그래프를 어떻게 만드는지 알아본다. 6장, ‘보드게임’에서는 AI 보드게임에서 사용되는 인공지능을 구현하는 데 필요한 알고리즘군들을 설명한다. 7장, ‘학습’에서는 기술 머신 러닝에 대해 알아본다. 머신 러닝 기법을 배우고 적용하는 소중한 첫걸음이 될 것이다. 8장, ‘기타’에서는 특정 상황에 잘 맞지 않는 새로운 행동을 만들기 위한 기법들을 소개하고, 이전 장들에서 배웠던 알고리즘을 사용한다 ★ 지은이의 말 ★ 신나는 여정에 온 것을 환영한다. 이 여정은 내게 프로이자 인간으로서 많은 의미가 있는 여러 가지 것들로 조합돼 있다. 그것들은 프로그래밍, 게임 개발, 인공지능, 그리고 다른 개발자들과 함께 공유하는 지식을 의미한다. 이 책이 유니티와 인공지능 관련 기술을 향상시킬 뿐 아니라, 독자들이 만든 게임 안에서 플레이어들에게 새로운 경험을 전달하는 데 도움을 주길 희망한다. ★ 옮긴이의 말 ★ 2016년 3월 컴퓨터는 바둑에서 공식적으로 인간을 꺾었다. 구글이 개발한 인공지능 ‘알파고’가 이세돌 9단을 4:1이라는 믿을 수 없는 스코어로 제압한 것이다. 바둑에 대해 잘 알지 못하는 나에게도 이 사건은 매우 충격적으로 다가왔다. 이처럼 인공지능은 우리 가까이에 이미 수년 전부터 존재하고 있다. 가전 기기에서부터 항상 곁에 두는 스마트폰에 이르기까지 장치를 통해 인공지능을 전혀 사용하지 않고 있는 사람을 만나기는 어렵다. 조만간 자율주행 자동차가 대중화될 것이라고 한다. 앞으로는 현재 사람이 하고 있는 일들 중 상당수를 인공지능이 차지할 가능성이 높다고 생각한다. 이 책은 게임 개발자라면 한 번쯤은 고민해봤을 A* 알고리즘에서부터 게임에 적용할 법한 머신 러닝 알고리즘까지 게임에서 쓰이는 다양한 인공지능 기술들을 담고 있다. 또한 각 주제마다 한 가지 이상의 예제가 유니티에서 사용하는 C# 형태로 제공되므로 실제 현장에서 유니티로 게임을 제작하는 개발자들에게 크나큰 도움이 될 것이라고 확신한다. 그리고 각 주제별로 이론적인 고찰도 다루므로, 게임 개발자가 아닌 일반 개발자도 여러 가지 인공지능 테크닉에 대한 교양을 쌓을 수 있다. 이 책을 읽은 독자가 여러 사람을 행복하게 만드는 게임을 개발할 수 있도록 조금이나마 도움을 주는 것이 이 책의 저자가 밝힌 목표이자 내가 이 책을 번역한 이유다. 부디 이 책이 독자에게 가뭄 속의 단비 같은 존재가 됐으면 한다. |