https://cilab.gist.ac.kr/gc/ 2026-04-10T02:07:08+09:00 https://cilab.gist.ac.kr/gc/ https://cilab.gist.ac.kr/gc/lib/tpl/monobook/images/favicon.ico text/html 2019-08-27T14:45:23+09:00 https://cilab.gist.ac.kr/gc/doku.php?id=%EB%A7%88%EB%A6%AC%EC%98%A4:%EC%8B%9C%EC%9E%91%ED%95%98%EA%B8%B0&rev=1566884723&do=diff Mario AI Competition 1. 환경을 꾸미기 전에 본 문서는 자바를 통해 마리오AI를 다룬다 개발툴은 eclipse를 사용하며, SVN을 통해 소스파일을 받게 된다. 이하의 작업은 아무것도 설치되어 있지 않다는 가정하에 진행되었으며 text/html 2019-08-27T14:45:23+09:00 https://cilab.gist.ac.kr/gc/doku.php?id=%EB%A7%88%EB%A6%AC%EC%98%A4:gameplaytrack&rev=1566884723&do=diff GamePlay 부문 이 부문은 자바로 된 유명한 슈퍼 마리오 브라더스를 위한 최고의 컨트롤러(에이전트)개발이나 학습에 대한 것이다. 컨트롤러가 하는 일은 가능한한 난이도가 올라가는 많은 레벨에서 이기는 것이다. 매 시간 스텝(시뮬레이션 시간으로는 초당 24번) 컨트롤러는 ch.idsia.mario.environments.Environment 인퍼테이스에서 제공되는 마리오 주위의 환경에 대응해서 행동(왼쪽, 오른쪽, 점프 등)을 결정한다… text/html 2019-08-27T14:45:23+09:00 https://cilab.gist.ac.kr/gc/doku.php?id=%EB%A7%88%EB%A6%AC%EC%98%A4:learningtrack&rev=1566884723&do=diff Learning 부문 Sergey Karakovskiy와 Julian Togelius에 의해 조직됨. 시작 1. Download 2. Join 3. Play 4. Implement you Agent 5. Submit! 어떻게 게임플레이 에이전트 밖에 학습 에이전트를 만드는지 Erek Speed가 쓴 예제를 봐보자. 규칙 competition에는 학습 에이전트를 제출함으로써 참가할 수 있다. text/html 2019-08-27T14:45:23+09:00 https://cilab.gist.ac.kr/gc/doku.php?id=%EB%A7%88%EB%A6%AC%EC%98%A4:levelgenerationtrack&rev=1566884723&do=diff Level generation 부문 competition의 레벨 생성 부문은 Infinite Mario Bros를 위해 절차적 레벨 생성기를 만드는 것에 대한 것이다. 경쟁자들은 원하는 레벨 특징 입력과 이런 부분의 특징을 만족하는 재밌는 레벨 출력을 갖고 있는 자바 코드를 보낼 것이다. 승리자는 실시간 플레이 테스트를 통해서 결정된다. text/html 2019-08-27T14:45:23+09:00 https://cilab.gist.ac.kr/gc/doku.php?id=%EB%A7%88%EB%A6%AC%EC%98%A4:turingtesttrack&rev=1566884723&do=diff 튜링 테스트 부문 튜링 테스트 부문은 사람 같은 행동으로 게임을 플레이 하는 마리오 컨트롤러를 만드는 것에 대한 competition이 될것이다. 경쟁자들은 Learning 부문과 같은 java 인터페이스를 사용할 것이다. 이 부문은 12월 홍콩에서 ICE-GIC 컨퍼런스와 합동으로 열릴 것이다. 승리자는 컨퍼런스 참석자들에 의한 실시간 판단으로 결정될 것이다.