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Reinforcement Learning et jeux vidéo

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Academic year: 2022

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Reinforcement Learning et jeux vidéo

 

Ce projet a pour but de construire une IA logicielle pouvant jouer à des jeux vidéo d’arcade. Il faudra  adapter  une  méthode  d’apprentissage  simple  provenant  d’exemples  existant  vers  un  jeu  de  votre  choix.  

Phase 1 : Nous allons commencer par étudier le jeu Flappy Bird et les nombreux exemples disponibles : 

               

   Démos :  

o https://xviniette.github.io/FlappyLearning/  (Navigateur)  o https://www.youtube.com/watch?v=IYzL0SBp1QY  o https://www.youtube.com/watch?v=aeWmdojEJf0 

   Programmes / sources / algorithmes : 

o Version python : https://github.com/chncyhn/flappybird‐qlearning‐bot  o Version Javascript : https://github.com/xviniette/FlappyLearning   o Algorithmes : https://github.com/ssusnic/Machine‐Learning‐Flappy‐Bird 

 

Phase 2 : Choix d’un jeu / d’une plateforme / d’un objectif  

Le Reinforcement Learning peut s’appliquer à d’autres jeux : de Pong à Pacman mais aussi à d’autres  thématiques : apprentissage du déplacement sur un parcours, animation réaliste de personnages… 

       

Learning Driving      Learning Snooker Game  Le choix de la plateforme et du langage restent libres 

Références

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