Zastosowanie Q-Uczenia opartego o sieci neuronowe do uczenia agenta gry w SuperMario

Abstract

Poniższa praca dyplomowa ma na celu prezentację projektu dotyczącego użycia Q-uczenia do nauki agenta gry w Super Mario World SNES przejęcia poziomu. Początek pracy dotyczy wiedzy teoretycznej przedstawiającej zagadnienia z tematów o uczeniu maszynowym, sieciach neuronowych, metodach nauki programu przejęcia gry. Następnie artykuł prezentuje rezultaty powstałe podczas pracy nad projektem dotyczącym zagadnień środowiska emulującego grę, metodyki uczenia gry, struktury zbudowanego modelu sieci neuronowej, działanie skryptu zdolnego do przejęcia gry Mario w języku programowania Python, korzystającego z bibliotek ogólnodostępnych.