Simple view
Full metadata view
Authors
Statistics
Zastosowanie metod sztucznej inteligencji do automatycznej generacji obiektów na potrzeby gier komputerowych na przykładzie autoenkodera wariacyjnego oraz sieci GAN
Applying Artificial Intelligence methods to automatically generate objects to video game needs by variable autoencoder and GAN network examples
Sieć GAN, autoenkoder wariacyjny, gry komputerowe, głebokie uczenie
GAN network, variable autoencoder, video games, computer games, deep learning
W niniejszej pracy postaram się wytłumaczyć procesy wymagane do zrozumienia sieci GAN (Generative Adversial Network) oraz autoencodera wariacyjnego. Obydwa terminy związane są z algorytmami uczenia głębokiego. Modele te umożliwiają, między innymi, generację obrazów, które mogą być wykorzystane przy tworzeniu gry platformowej.
In this paper, I will attempt explaining the proccesses needed to understand a GAN (Generative Adversial Network) and variable autoencoder. Both terms are related to algorithms of deep learning and, among other applications, help generate pictures that can be used for a platform video game.
| dc.abstract.en | In this paper, I will attempt explaining the proccesses needed to understand a GAN (Generative Adversial Network) and variable autoencoder. Both terms are related to algorithms of deep learning and, among other applications, help generate pictures that can be used for a platform video game. | pl |
| dc.abstract.pl | W niniejszej pracy postaram się wytłumaczyć procesy wymagane do zrozumienia sieci GAN (Generative Adversial Network) oraz autoencodera wariacyjnego. Obydwa terminy związane są z algorytmami uczenia głębokiego. Modele te umożliwiają, między innymi, generację obrazów, które mogą być wykorzystane przy tworzeniu gry platformowej. | pl |
| dc.affiliation | Uniwersytet Jagielloński w Krakowie | pl |
| dc.contributor.advisor | Urbańczyk, Tomasz - 103610 | pl |
| dc.contributor.author | Mąka, Adam - USOS178824 | pl |
| dc.contributor.departmentbycode | UJK/UJK | pl |
| dc.contributor.reviewer | Sochocka, Anna - 161660 | pl |
| dc.contributor.reviewer | Urbańczyk, Tomasz - 103610 | pl |
| dc.date.accessioned | 2024-10-29T23:33:52Z | |
| dc.date.available | 2024-10-29T23:33:52Z | |
| dc.date.createdat | 2024-10-29T23:33:52Z | en |
| dc.date.submitted | 2024-10-16 | pl |
| dc.fieldofstudy | informatyka gier komputerowych | pl |
| dc.identifier.apd | diploma-178727-178824 | pl |
| dc.identifier.uri | https://ruj.uj.edu.pl/handle/item/458432 | |
| dc.language | pol | pl |
| dc.source.integrator | false | |
| dc.subject.en | GAN network, variable autoencoder, video games, computer games, deep learning | pl |
| dc.subject.pl | Sieć GAN, autoenkoder wariacyjny, gry komputerowe, głebokie uczenie | pl |
| dc.title | Zastosowanie metod sztucznej inteligencji do automatycznej generacji obiektów na potrzeby gier komputerowych na przykładzie autoenkodera wariacyjnego oraz sieci GAN | pl |
| dc.title.alternative | Applying Artificial Intelligence methods to automatically generate objects to video game needs by variable autoencoder and GAN network examples | pl |
| dc.type | master | pl |
| dspace.entity.type | Publication |