от Doom до AlphaGo и вашего первого игрового бота
Computer Vision в играх:
20 июня
суббота
в 13:00 по Мск
17:00 по Томску
Артем Осинцев
Руководитель образовательной программы «Компьютерное зрение и искусственный интеллект»
Артем Осинцев
руководитель образовательной программы “Компьютерное зрение и искусственный интеллект”
руководитель образовательной программы “Компьютерное зрение и искусственный интеллект”
Что разберём на вебинаре
На вебинаре мы рассмотрим, как на python создать бота для игры «2048», используя методы компьютерного зрения. Мы не будем использовать методы реверс-инжиниринга, считывать дампы из ОЗУ, чтобы изучить данные в памяти процесса или внедрять “инъекции” в игровой движок. Вместо этого рассмотрим бота, который воспринимает интерфейс игры так же, как человек, который видит игру на экране, распознаёт цифры в ячейках и делает ход. Бот будет анализировать допустимые ходы, и управлять игрой подобно тому, как это делает человек.
В процессе погружения мы заглянем в код ИИ-агента и убедимся что современный CV-бот это не «чёрный ящик», и не волшебство с непредсказуемым результатом, а система, с возможностью верификации результата на каждом этапе.
В процессе погружения мы заглянем в код ИИ-агента и убедимся что современный CV-бот это не «чёрный ящик», и не волшебство с непредсказуемым результатом, а система, с возможностью верификации результата на каждом этапе.
Почему это интересно? Вы увидите, что компьютерное зрение — это не абстракция в виде «чёрного ящика» с непонятной логикой принятия решений, а прозрачная система, где каждый шаг работы бота можно проверить и объяснить.
Что разберем на вебинаре:
Как самостоятельно собрать датасет и разметить его для обучения нейронки
Как обучить нейросеть YOLOv8n находить игровое поле всего за 50 шагов. обучения
Как распознавать цифры в ячейках игрового поля по их цвету
Как выбирать лучший ход с помощью симулятора
Артем Осинцев
Специалист на стыке сложных систем и передовых технологий: разрабатывает архитектуры для решений в области интернет-вещей (IoT), машинного обучения и Наук о данных.
Победитель хакатонов и конкурсов международного уровня, старший научный сотрудник НИЛ «БЭМС РЭС» ТУСУР.
Победитель хакатонов и конкурсов международного уровня, старший научный сотрудник НИЛ «БЭМС РЭС» ТУСУР.
Руководитель образовательной программы «Компьютерное зрение и искусственный интеллект»
Ведущий разработчик и системный архитектор компании «Инфоматикс»
Кандидат технических наук
Вебинар будет полезен
Специалистам в области анализа алгоритмов, которые решают задачи без определенного математического решения для разработки стратегий достижения лучшего результата ботом в игре.
Специалистам по Data Science / Computer Vision, которые хотят посмотреть на интересный кейс с синтезом подходов: детекция объектов в YOLO в связке с классификацией по цвету + поиск оптимального хода в симуляторе.
Начинающим и middle Python разработчикам, которым интересно компьютерное зрение (CV) в увлекательной области gameDev.
Разработчикам игровых ботов для классических консолей, настольных и логических игр.
Во время вебинара участники создадут бота для игры 2048, используя методы компьютерного зрения, который будет анализировать допустимые ходы, и управлять игрой подобно тому, как это делает человек.
Нажимая на кнопку «Записаться на вебинар» вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности
