Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Veranstaltungen(Betreuung, Mitarbeit, Übungen)
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Betreute Arbeiten
- Seminar Serious Games 2016 - Seminararbeiten
(Themenbereich Künstliche Intelligenz)- Künstliche Intelligenz in Serious Games (Thomas Berg)
- Decision Making in Serious Games (Paul Hahn)
- Monte Carlo Tree Search in Serious Games (Nils Freitag)
- Machine Learning in Serious Games (Cezary Wilczak)
- Deep Reinforcement Learning in Serious Games (Scott Braun)
- Analyse und Assessment in Serious Games (Max Neukamp)
- Seminar Serious Games 2017 - Seminararbeiten
(Themenbereich Adaptivität)- Adaptive Game Balancing in Serious Games (Marvin Borck)
- Procedural Content Generation in Serious Games (Sören Mattejiet)
- Dynamic Scripting in Serious Games (Kevin Pongratz)
- Seminar Serious Games 2018 - Seminararbeiten
(Themenbereiche Adaptivität und Testbeds)- Psychophysiologische Methoden für adaptive Serious Games (Pascal Bätz)
- Psychophysiologische Methoden: EEG und EMG in Serious Games (Nils Freitag)
- Videospiele als Testbeds für KI (Manuel Schenk)
- Bachelorarbeiten
- Convolutional Neural Networks: Betrachtung und Vergleich verschiedener Architekturen und ihrer Merkmale in Computerspielen (Cezary Wilczak, 2016)
- Visualisierung von Convolutional Neural Networks (Paul Hahn, 2016)
- Konzeption und Entwicklung einer adaptiven KI für ein Tower Defense Spiel (Manuel Schenk, 2017)
- 2D Informationsebenen zur Nutzung von Deep Learning in Videospielen (Sören Mattejiet, 2017)
- Masterarbeiten
- Dynamische Adaption der Netztopologie in Recurrent Neural Networks (Scott Braun, 2017)
- Untersuchung der Anwendbarkeit des Asynchronous Advantage Actor-Critic in mehrdimensionalen Umgebungen (Paul Hahn, 2018)
Veröffentlichungen
- Dobrovsky, Aline, Uwe M. Borghoff, and Marko Hofmann. "An Approach to Interactive Deep Reinforcement Learning for Serious Games." Cognitive Infocommunications (CogInfoCom), 2016 7th IEEE International Conference on. IEEE, 2016. DOI 10.1109/CogInfoCom.2016.7804530
- Dobrovsky A, Boghoff UM, Hofmann M (2017) Deep reinforcement learning in serious games: Analysis and design of deep neural network architectures (extended abstract). In: Quesada-Arencibia A, et al (eds), Proc. 16th Int’lConf. on Computer Aided Systems Theory (Eurocast 2017), February 19-24,Las Palmas, Gran Canaria, Spain, pp 259–260, ISBN: 978-91-637-4473-0, (c) 2017 IUCTC
- Dobrovsky, Aline; Borghoff, Uwe M.; Hofmann, Marko. Applying and Augmenting Deep Reinforcement Learning in Serious Games through Interaction. Periodica Polytechnica Electrical Engineering and Computer Science, [S.l.], v. 61, n. 2, p. 198-208, may 2017. ISSN 2064-5279. Available at: https://pp.bme.hu/eecs/article/view/10313. doi: https://doi.org/10.3311/PPee.10313
- Dobrovsky A., Wilczak C.W., Hahn P., Hofmann M., Borghoff U.M. (2018) Deep Reinforcement Learning in Serious Games: Analysis and Design of Deep Neural Network Architectures. In: Moreno-Díaz R., Pichler F., Quesada-Arencibia A. (eds) Computer Aided Systems Theory – EUROCAST 2017. EUROCAST 2017. Lecture Notes in Computer Science, vol 10672. Springer, Cham,
doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-74727-9_37 -
- Dobrovsky A., Borghoff U.M., Hofmann M. (2019) Improving Adaptive Gameplay in Serious Games Through Interactive Deep Reinforcement Learning. In: Klempous R., Nikodem J., Baranyi P. (eds) Cognitive Infocommunications, Theory and Applications. Topics in Intelligent Engineering and Informatics, vol 13. Springer, Cham, DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-95996-2_19
Offene Bachelor- und Masterarbeits-Themen
Angebot an aktuellen Bachelorarbeitsthemen unter der Leitung von Herrn Prof. Dr. Borghoff und Herrn PD Dr. Hofmann:
Ausgeschriebene Bachelorarbeitsthemen für das HT 2017
Interessen
Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Data Science, Serious Games & Videospiele
Hängegleiter/Drachenfliegen