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Procedural Content Generation via Machine Learning (eBook)

An Overview
eBook Download: PDF
2022
238 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-031-16719-5 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Procedural Content Generation via Machine Learning - Matthew Guzdial, Sam Snodgrass, Adam J. Summerville
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This book surveys current and future approaches to generating video game content with machine learning or Procedural Content Generation via Machine Learning (PCGML).  Machine learning is having a major impact on many industries, including the video game industry.  PCGML addresses the use of computers to generate new types of content for video games (game levels, quests, characters, etc.) by learning from existing content.  The authors illustrate how PCGML is poised to transform the video games industry and provide the first ever beginner-focused guide to PCGML.  This book features an accessible introduction to machine learning topics, and readers will gain a broad understanding of currently employed PCGML approaches in academia and industry.  The authors provide guidance on how best to set up a PCGML project and identify open problems appropriate for a research project or thesis.  This book is written with machine learning and games novices in mind and includes discussions of practical and ethical considerations along with resources and guidance for starting a new PCGML project.





Erscheint lt. Verlag 6.12.2022
Reihe/Serie Synthesis Lectures on Games and Computational Intelligence
Synthesis Lectures on Games and Computational Intelligence
Zusatzinfo XIII, 238 p. 82 illus., 63 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Grafik / Design
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Technik Bauwesen
Schlagworte Artificial Intelligence • Computational Creativity • Computer Science • Game Design • machine learning • PCGML • Procedural content generation • video games
ISBN-10 3-031-16719-8 / 3031167198
ISBN-13 978-3-031-16719-5 / 9783031167195
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