人工智能在游戏,本书是人工智能游戏编程指导读物

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1。深度学习对于目前流行的摄影测量也应该有一定的显著用途，比如更简单的BRDF估计、特征分解、映射分解、语义分割等等。2.另外在音乐部分，创业公司的目标是游戏以及影视用途的音乐自动生成。3.除了游戏 program和游戏 content本身，深度学习完全可以进入游戏产生的其他领域，这是一个很好的工具。

本书是人工智能 游戏编程的指导读物。介绍了如何利用遗传算法和人工神经网络创建游戏 development中所需的计算机。书中包含了很多实际例子，所有例子的完整源代码和可执行程序都可以在随书附带的光盘中找到。光盘中还有游戏开发材料和一个赛车游戏演示软件的许多其他方面。本书讲解的原理通俗易懂，介绍程序详细周到。非常适合游戏程序员自学，也可以作为游戏培训教材(这本书实际上已经被很多国内外游戏培训单位作为指定教材)。对于任何想了解遗传算法和人工神经网络等的人来说，这是一本值得一读的好书。人工智能技术，尤其是想做实际应用开发的人。

的最终目的一定是提高人工智能的开发水平。具体来说，学棋下棋游戏显然不是为了培养一个能打败人类的AI棋手或AI选手，无论在学术上还是商业上都没有任何意义。那么，研究AI的棋艺和打法游戏其实就是提高人工智能的学习能力和理解能力，同时提高AI应对任何场景的综合能力，学习能力是人工智能的研究领域之一。但是目前实现人工智能学习的主要方法是基于海量数据，使用一定的算法和高性能计算，我之所以选择下棋和游戏是因为训练数据获取困难，训练方法比较简单。但难点在于对手心理的分析，如果对方剑走偏锋，或者不按常理出牌，输人工智能的可能性就会增加。原因是人工智能是根据大量以往经验做出的选择。