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系列篇章統整: 遊戲開發與人工智慧

哈囉,大家好,
本文主要整理合併自這兩個系列篇章:

主要選用python語言來做實作

會想要把這兩篇併成一篇,
主要是因為遊戲與AI這兩個主題其實關聯性很強,
以我來說,通常寫了一個二人對戰的遊戲,
就會考慮能否做成「人機對戰」

比如說做下棋遊戲就去研究下棋演算法,
做單人益智遊戲(e.g. 數獨,n-puzzle, ...)就思考能否用電腦來解謎,
學機器學習就想說是否有機會用在遊戲上

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零人遊戲

單人解謎益智遊戲

益智類的遊戲,需要動腦不太講求操作技術,譬如說:「數獨」
【單人解謎】經典的八皇后問題解析
【單人解謎】經典的馬踏棋盤解析(又稱騎士漫步)
【單人解謎】math24(或稱make 24),用4個數字及加減乘除湊出24的遊戲
【單人解謎】math24(或稱make 24)的快速算法,破解至計算六個數字

益智雙人對戰

譬如說nim game,下棋,撲克牌類都在此類
【人機對戰】用python打造經典黑白棋遊戲
【人機對戰】用python打造經典井字遊戲
【撲克牌遊戲基礎】用python打造一副撲克牌並實作洗牌

動作遊戲

注重操作鍵盤、滑鼠類的遊戲,譬如經典遊戲「貪吃蛇」

用pygame開發遊戲系列

【pygame初體驗】學習用pygame來打造自己的遊戲
【pygame初體驗】學習用角色類別(Sprite),做一個飄雪動畫

機器學習與深度學習

【AI概念認識】當今火熱的人工智慧、機器學習、深度學習之間有什麼關係?常聽到的開發工具Tensorflow 與 Keras是什麼?
【AI初體驗】在anaconda中python3.7版本安裝Tensorflow 與 Keras來玩玩
【深度學習的第一課】取得辨識手寫數字訓練資料

sklearn學機器學習系列

【用sklearn學習機器學習】快速學會套用sklearn模組,分類方法總覽-決策樹、隨機森林、SVM、KNN、羅吉斯回歸,學會看預測結果
【用sklearn學習機器學習】機器學習常聽到的演算法- PCA降維
【用sklearn學習機器學習】非監督式學習之k-平均演算法

不用機器學習套件手刻機器學習code系列

【不用機器學習套件手刻機器學習code】Multiple Linear Regression
【python機器學習】用牛頓法實作一個分類器(logistic regression)

下棋專用的人工智慧

【電腦對局演算法】alpha- beta剪枝下黑白棋
以黑白棋為例,比較不同ai對局的勝率
用alpha-beta剪枝算法完解井字遊戲任意盤面心得 (附嚴謹的單元測試,驗證程式正確性)

解題平台的AI練習

在Hackerrank上尋找實作下棋AI的練習


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