Detekce týmových synergií na základě individuálního herního stylu pro hru s fantasy prvky

Mitrenga, Adam

Detekce týmových synergií na základě individuálního herního stylu pro hru s fantasy prvky

DSpace Repository

Language: English čeština

Detekce týmových synergií na základě individuálního herního stylu pro hru s fantasy prvky

dc.contributor.advisor	Viktorin, Adam
dc.contributor.author	Mitrenga, Adam
dc.date.accessioned	2023-12-20T14:17:22Z
dc.date.available	2023-12-20T14:17:22Z
dc.date.issued	2022-12-02
dc.identifier	Elektronický archiv Knihovny UTB
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10563/54613
dc.description.abstract	Elektronické sporty se z příležitostné zábavy staly významnou kariérní příležitostí. Tato práce představuje model, který je přizpůsoben začínajícím hráčům, aby jim po mohl odhalit nepřesnosti ve hře a zdokonalit jejich strategie. Využitím neuronové sítě vycvičené z dat z profesionálních zápasů byla zvýšena schopnost předvídat nad cházející akce hráčů. Integrace prvku "fog of war" pomáhá usnadnit vyhodnocování nesrovnalostí mezi předpokládanými a skutečnými akcemi a upozorňuje na potenciální oblasti pro zlepšení hry.
dc.format	88 s. (145793 znaků)
dc.language.iso	en
dc.publisher	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	neuronové sítě	cs
dc.subject	umělá inteligence ve hrách	cs
dc.subject	umělá inteligence v multi playerových hrách	cs
dc.subject	mlha války	cs
dc.subject	neural networks	en
dc.subject	artificial intelligence in games	en
dc.subject	artificial intelligence in multiplayer games	en
dc.subject	fog of war	en
dc.title	Detekce týmových synergií na základě individuálního herního stylu pro hru s fantasy prvky
dc.title.alternative	Detection of Team Synergies Based on Individual Game Playstyle for a Game with Fantasy Elements
dc.type	diplomová práce	cs
dc.contributor.referee	Jakubec, Tomáš
dc.date.accepted	2023-09-11
dc.description.abstract-translated	E-sports has evolved from casual entertainment to significant career opportunities. This thesis presents a model tailored to assist novice players in pinpointing gameplay inaccuracies and refining their strategies. By harnessing a neural network trained from professional match data, the ability to predict impending player actions has been enhanced. Integrating the "fog of war" feature helps to facilitate the assessment of discrepancies between anticipated and actual actions, highlighting potential areas for gameplay improvement.
dc.description.department	Ústav informatiky a umělé inteligence
dc.thesis.degree-discipline	Softwarové inženýrství	cs
dc.thesis.degree-discipline	Software Engineering	en
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky	cs
dc.thesis.degree-grantor	Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics	en
dc.thesis.degree-name	Ing.
dc.thesis.degree-program	Informační technologie	cs
dc.thesis.degree-program	Information Technologies	en
dc.identifier.stag	63540
dc.date.submitted	2023-08-25