Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Kandidaatin tutkintojen opinnäytetyöt
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Kandidaatin tutkintojen opinnäytetyöt
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Neuroverkkojen hyödyntäminen e-urheilussa pelaajan mekaanisten taitojen valmennuksessa

Arho, Sami (2020)

Katso/Avaa
Neuroverkkojen hyödyntäminen e-urheilussa pelaajan mekaanisten taitojen valmennuksessa.pdf (808.1Kb)
Lataukset: 


Kandidaatintyö

Arho, Sami
2020

School of Engineering Science, Tietotekniikka

Kaikki oikeudet pidätetään.
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2020052238713

Tiivistelmä

Tässä työssä tutkitaan mahdollisuuksia kehittää tekoälyyn pohjautuva ohjelmisto, jonka avulla voitaisiin joko valmentaa e-urheilun ammattilaisia, tai kilpapelailun harrastajia. Työ keskittyy yrityksen vaatimusten mukaisesti Defense of the Ancients 2 (DotA 2) -pelin vaatimiin mekaanisiin taitoihin, kuten reaktioaikaan tai hiiren sijaintiin. Tutkimustyön lisäksi kehitettiin sovellus, joka analysoi keskiverto pelaajan toimintoja ja liikkeitä ammattilaispelaajan vastaaviin parametreihin. Sovelluksen avulla pystytään antamaan käyttäjälle palautetta siitä, miten hänen toimintojansa tulisi parantaa ammattilaispelaajaan nähden. Työssä todettiin, että kyseisen valmennusohjelman tuottaminen olisi mahdollista, ja että kyseiselle ohjelmalle olisi käyttöä.
 
This paper explores the possibilities of developing a software based on artificial intelligence, that could be used to either train professional e-sports players or players enjoying competitive gaming. The paper focuses on the specifications of mechanical skills required by the computer game Defense of the Ancients 2 (DotA 2), such as reaction time or mouse position as required by the company. In addition to the research, an application was developed that analyzes the actions and movements of the average player to the corresponding parameters of a professional player. The application is able to give the user feedback on how his actions could be improved in relation to a professional player. The paper concluded that it would be possible to produce such a software, and that there would be a demand for it
 
Kokoelmat
  • Kandidaatin tutkintojen opinnäytetyöt [5128]
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetKoulutusohjelmaAvainsanatSyöttöajatYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste