Я сделал ИИ для Counter Strike: Global Offensive :D | Часть 4

  Переглядів 215,755

Хауди Хо™ - Просто о мире IT!

Хауди Хо™ - Просто о мире IT!

День тому

Делаем искуственный интеллект, который будет играть в Counter Strike: Global Offensive.
На Python + PyTorch (YOLOv8) :3
🔥Научись создавать нейросети: go.skillfactory.ru/9a9ooA
Скидка на обучение -45% по промокоду ХАУДИ
🆇 Скачать Нейросеть можно будет у нас в телеграме 🆇
𝟭: t.me/howdyho_official
===
Переходите и подписывайтесь 💗
🆇 Главы 🆇
0:00 - Окей летс гоу
0:35 - Переписал ужасный код
1:20 - Улучшаю датасет (глаза нейросети)
2:10 - Нашел готовый датасет
3:15 - Аугментация и что это такое
3:55 - False Positive изображения
5:00 - Подготовка датасета перед обучением
6:10 - Мечтаю об RTX 2090 ...
6:45 - Выход новой версии YOLOv8
7:30 - Сравнение времени на обучение
7:50 - Сравнение скорости детекции
8:40 - Передвижение по карте
9:10 - Царская интеграция
10:45 - Первый способ, плагин
11:47 - Второй вариант, принцип макроса
12:37 - Третий вариант, алгоритм NavMesh
13:50 - Четвёртый вариант, вейпоинты через классификацию
14:48 - Пятый вариант, поведенческое клонирование
16:52 - Итоги
🔵 Наш TELEGRAM: t.me/howdyho_official
Наш ВК: howdyho_net
Сотрудничество topic-84392011_33285530
💗 Музыка предоставлена UKposts Audio Library.

КОМЕНТАРІ: 1 100
@HowdyhoNet
@HowdyhoNet Рік тому
💗 Давайте вы не будете ставить лайки и мне не придётся делать 5 часть :3
@technic_and_programming
@technic_and_programming Рік тому
Лучший!
@bermudas1705
@bermudas1705 Рік тому
Будем ставить лайки пока не выпустишь релиз бота)
@dark_hack_it
@dark_hack_it Рік тому
@@technic_and_programming я тебя уже везде вижу
@dextone9895
@dextone9895 Рік тому
Сам начал не так давно в нейронках разбираться, спасибо твоим видео, если нужно, могу предоставить мощности для обучения ИИ
@dimassik5467
@dimassik5467 Рік тому
Интересно. Очень. Хочу продолжение.
@night_niker
@night_niker Рік тому
Этот минисериал по нейронкам нужно в универе показывать на парах! Очень хотел бы подробные разборы по нейронкам, что-то типа курса для новичков в этой сфере, чтобы по завершении написать свою первую "серьезную" нейронку для решения какой-нибудь прикладной задачи. У тебя талант к рассказу и объяснениям, успехов!
@technic_and_programming
@technic_and_programming Рік тому
*Хауди Хо (Абрахам) - самый лучший программист в мире!* 🔥💥⚡️✨
@mmxim
@mmxim 8 місяців тому
+
@alekseychilikidi7922
@alekseychilikidi7922 Рік тому
Для 5ого способа не нужно создавать датасет, можно попробовать взять готовые POV демки про игроков на конкретной карте (должен существовать алгоритм, выдергивающий нажатия клавиш) Интересно было бы посмотреть как на нейронку, играющую в стиле конкретных игроков, так и помесь разных стилей игры. А еще вопрос, это анализ звуков: шагов, выстрелов и т.д. Плюс гранаты, как быть с ними?
@popkon8579
@popkon8579 Рік тому
Ну мы же можем знать в какой стороне находится игрок. Просто берём и делаем скажем так воображаемую линию где может быть игрок, а потом на карте вырезаем места где игрок не может быть (в стенах и.т.д.).
@kenaleksey
@kenaleksey Рік тому
Если бы перебирать очень много демок чтоб на демках он постоянно учился, было бы не плохо, но также есть проблемы, если бот кинет ванвей то он не увидит противника, и скорее всего будет делать много ненужных действий, ведь он будет повторять действия не понимая для чего он это делает
@alekseychilikidi7922
@alekseychilikidi7922 Рік тому
@@kenaleksey Да, это проблема, чтобы оно работало правильно, нужна система расчета полезности действий, например, победа в раунде, это 100 очков, убитый противник - это 20 очков, раненный на 50хп противник - 8 очков, установка бомб, контроль территории - тоже должны иметь свой вес, убитый тимейт -20 очков. Тогда нейронка будет понимать, что цепочка действий увеличила вероятность победы в раунде. Насчет ванвея, компьютерное зрение может определить силуэт, и да, будут как ложные срабатывания, так и не распознанные силуэты, но ведь в жизни так и есть)
@geekphone1343
@geekphone1343 Рік тому
@@kenaleksey какой ванвей?) Вы тут уже за профессиональный кс рассуждаете, до этого ещё очень далеко. На данном этапе бота хотят базе научить, хотя бы ПРОСТО ПЕРЕДВИГАТЬСЯ) Относительно адекватно.
@aksenero
@aksenero 10 місяців тому
@@geekphone1343 согласен с вами, тут до профессионального кс далеко, как минимум по той причине, что помимо визуала, должен использоваться ещё и звук, который даёт тебе преимущество внезапности и наоборот лишает этого преимущества противника, к тому же в момент плента бомбы, допустим нейросеть играет в данный момент, но без звука будет оббегать оба плента, либо случайно попадать на нужный в 50% случаев (это ещё при условии, что датасет на перемещения симметричный, а не постоянное тусилово в качестве опорника на A или B), либо искать поставленную бомбу, если уже попала на нужный плент, но со звуком тут уже без карты захвата и второго ПК не обойтись, да и аппаратное управление намного дешевле в плане нагрузки на компоненты обходится для оборудования
@madbuilder9551
@madbuilder9551 Рік тому
Хауди лучший мотиватор. Реально я начал разбираться по немного в нейронках только благодаря нему (и по началу по его же роликам). Лайкните если вас тоже мотивирует. Хауди сенкю огроменное за контент
@mr.termuxhack7609
@mr.termuxhack7609 Рік тому
Кто хочет поддержать Хауди и скорее увидеть нейронку вживые, лайкните это видео, всем будет приятно
@Arch_Demon3
@Arch_Demon3 Рік тому
у него же не обучалки, как ты мог начать разобраться🤦‍♂🤦‍♂🤦‍♂
@pankok6840
@pankok6840 Рік тому
Внатуре Хауди мотивирует, но лень сильнее)
@user-zi5ky3pm2p
@user-zi5ky3pm2p Рік тому
А вы знаете где он живет
@user-zi5ky3pm2p
@user-zi5ky3pm2p Рік тому
Он живёт в Узбекистане
@user-ye2sl2wr4q
@user-ye2sl2wr4q Рік тому
нейросети такие: давай ты будешь на клаве, а я мышкой управлять )))
@HowdyhoNet
@HowdyhoNet Рік тому
Ахах лол
@Navi_f
@Navi_f Рік тому
На счёт составления датасета для 5 способа. Можно играть катки в кс и каждые пару секунд делать скрины и вносить в дату также данные радара, нажатую клавишу, и, например данные об оружии в руке для первой нейронку. Ещё была мысль разбить на дату записи игр про игроков, но вот как вытащить нажатые клавиши🤔
@Recoshett
@Recoshett Рік тому
6ой вариант, сегментируем изображение, находим пол и карту глубины, определяем маршрут. Можно делать раз в несколько секунд)
@chrisryan1751
@chrisryan1751 Рік тому
Хауди спасибо тебе от всего сердца, ибо благодаря таким проектам появляется мотивация изучать программирование :)
@ametist007
@ametist007 Рік тому
Ура! Обожаю видео с ИИ!
@SinaroPtSjunior
@SinaroPtSjunior Рік тому
5й вариант имба но очень сложный если углубляться . Но будет обидно если 3й не особо сработает . Поэтому я считаю, что лучше 5й . Ну и ещё можно поставить на 5й вариант если вдруг найдётся способ облегчить его , но не узнаешь пока не попробуешь .
@user-zf9zm3xw4r
@user-zf9zm3xw4r 10 місяців тому
Судя по тому, что продолжения не выходят, ему всё-таки занесли 30к зеленых... Мои поздравления!
@saveliypechnsp19
@saveliypechnsp19 Рік тому
Ставлю на 5й вариант. Идея для размышлений: датасет по идее может быть бесконечным. Смотри патруль или играй сам, что конечно же дольше. И как раз для обучения подойдет миникарта или весь повтор матча, где отрисованы обе команды. Пусть нейронка рисует на анализе сотен матчей первоначальные маршруты на первой минуте и учитывает союзников. Дальше запоминает с каким шансом она может где-то встретить врага. Допустим за Т на дасте в первые секунды не встретишь кт на банане и тд. Вследствие чего, как в том пдф файле, который ты показал в видео, будут разные маршруты разной интенсивности. Один такой сет маршрутов чисто на анализе оставшихся врагов, другой на основе вероятности встретить врага на каком-то месте и тд. И все, пусть дальше сама собирает все эти анализы, суммирует и высчитывает алгоритм, допустим, что врагов осталось 3, своих 4, бомбы нет, на 3й минуте вероятность 3х противников быть там-то 42%, в яме враг с вероятностью 20% и тд. Можно разбить карту на зоны для удобства
@foxrecoil
@foxrecoil Рік тому
да но 5 вариант сложно оптимизировать
@Nandarion
@Nandarion Рік тому
Сложно сказать, будет ли 5 вариант отрабатывать достаточно быстро, когда параллельно ему видеокарту занимает другая нейронка и игра.
@RussiaXT
@RussiaXT Рік тому
У меня возникла идея объединить 4й и 5й вариант. Типо после определения точки на карте бот передвигается до следующей точки так, как это делал бы человек. Так можно передвигаться по точкам. А ещё можно научить нейронку прокладывать ближайший путь по вейпоинтам до плента. Не знаю насколько это сложно, но как по мне, звучит интересно...
@alexww8687
@alexww8687 Рік тому
Кстати тоже об этом подумал, используя для четвертого метода только несколько основных локаций для снимков, а так как 5 метод еще обучает играть на позициях, может получиться не плохо, но судя по всему это будет технически тяжело, объеденить эти методы именно
@hiiki4176
@hiiki4176 Рік тому
Очень интересно, ждем продолжение!
@hollow_edition
@hollow_edition Рік тому
Это как в детстве, когда у вас с братом 1 комп на двоих: "Ты бегаешь, я навожусь и стреляю")))
@RoboAkula
@RoboAkula Рік тому
(За ранее чтобы много не писать я буду называть первую нейросеть - Глаз, а вторую - Нога) 5 вариант конечно классный и скорее всего самый подходящий, но вопрос в том как эти 2 нейросети будут между собой коммуницировать. Допустим ситуация на карте dust 2 за сторону CT: Нога бежит на Б плент, а Глаз заметил противника в дверях и хочет нацелиться и стрельнуть, для этого ему нужно как минимум остановиться, а в идеале присесть. Но нога этого не знает и гонит на Б как молния Маквин, по итогу Глаз ничего не успел сделать, а Нога бежит даже ничего не подозревая. Да и Ноге нужно будет в какой-то момент остановиться и засесть в пленте, ведь если она будет куда-то идти дальше то у Глаза будет сильный разброс оружия в случае внезапной встречи с противником. А вот если просто сидеть в пленте то разброса оружия не будет и Глазу будет удобнее ориентироваться на статичной картинке.
@Cross_ExE
@Cross_ExE Рік тому
5 вариант звучит интересно) Да с дата-сетом придется загемороиться очень сильно, но в теории это оправдает себя. Кстати, я не очень разбираюсь в этом деле, но почему бы нам просто не брать информацию с миникарты? Там уже есть наше положение относительно карты, есть маршруты куда мы можем идти. А за ориентацию будет отвечать первая нейронка, которая отвечает за прицеливание. По итогу в моей голове-мы ориентируемся по миникарте, идем за союзами, потом первая нейронка видит врагов и начинает стрелять. Как-то так, если что поправьте
@LogovoKruasanchika
@LogovoKruasanchika Рік тому
Очень интересно увидеть 3 вариант. Крутой ролик👍
@Sakair1
@Sakair1 Рік тому
Хауди спасибо что дал мотивацию, хоть я и сейчас только изучил основы python, но для меня это довольно большой шаг к моей цели,твои видио помогли мне разобраться с нейронками.
@jackoconnell8621
@jackoconnell8621 Рік тому
с основ Патона да в нейронки ) хороший скачек )
@Sakair1
@Sakair1 Рік тому
@@jackoconnell8621 я ещё pygame хочу изучить, а в нейронках начал понимать как они работают.
@Sakair1
@Sakair1 Рік тому
@@jackoconnell8621 кстати что потом лучше изучать?
@alyxithymia.
@alyxithymia. Рік тому
Удачи тебе! Я щас изучаю Python, только основы, но тоже хочу писать нейронки и машинное обучение мне очень нравится.
@btopou_akkauht9843
@btopou_akkauht9843 Рік тому
Выпуск годный. Ждём 5-ую серию по этому проекту, думаю что третий вариант, с Нав Мешем, будет эффективным.
@technic_and_programming
@technic_and_programming Рік тому
Обожаю фразы в конце, они всегда КРУТЫЕ 🔥😎
@latto-klaus
@latto-klaus Рік тому
Как же ты крут, разбираться во всём этом, смотришь на тебя и сразу понимаешь - супермен существует
@HowdyhoNet
@HowdyhoNet Рік тому
На самом деле это проще, чем кажется )
@Deikv
@Deikv Рік тому
Чел, ты похудел кажись не слабо - мои поздравления, ты вроде как спортом заниматься начинал! Красава
@Driver2579
@Driver2579 Рік тому
Если использовать вариант с NavMesh, вероятнее всего, получится сильное падение производительности, так как, помимо текущей нейронки, необходимо будет еще просчитывать 3D геометрию на движке. А вот вариант с Behavior звучит очень даже неплохо и достаточно правдоподобно, но реализация, конечно, будет труднее
@technic_and_programming
@technic_and_programming Рік тому
_Контент, которой мы заслужили!_
@smockree007
@smockree007 Рік тому
Иди поспи
@shabgeish
@shabgeish Рік тому
Хауди именно благодаря тебе я начал свою карьеру (путь,направление)в прогрмировании пишу пайтон,нейронки и др. Спасибо тебе!
@sh1ck497
@sh1ck497 Рік тому
Ура победа! Лучший видос как всегда!
@abobus228-wh8cz
@abobus228-wh8cz 8 місяців тому
Блин так обидно что в прошлый раз набрали лайки за 2 дня а сейчас уже 5 месяц жду ролика и ведь больше видео в рекомендациях не попадается,что обидно.
@bleckVirus
@bleckVirus Рік тому
Мне понравился 3 вариант) но он не так сложен как другие так что ради интереса можно выбрать 5 в конце на счёт комментариев хорошо сказал)
@DJSVYAT
@DJSVYAT Рік тому
Хауди, идея с Nav_Mesh, как по мне самая лучшая. В ксго, как и в других играх на сурсе есть уже готовые Nav_Mesh поскольку боты же как то передвигаются по карте, они используют уже готовый Nav_Mesh. По сути можно просто открыть карту в редакторе, забрать от туда Nav_Mesh и уже через него заставить их бегать по карте.
@bessingloria5997
@bessingloria5997 Рік тому
Я за 5 вариант, плюс ты сказал что никогда не работал с биха что-то там, а это значит что ты выучишь что-то новое, главное всегда развиваться. Да и впринципи 5 вариант выглядит круче остальных. Лайк за хороший видос❤️.
@Oreshec
@Oreshec Рік тому
Мне тоже очень интересна реализация 3 и 5 варианта. С не терпением жду!
@user-bh9lw7zs8l
@user-bh9lw7zs8l Рік тому
Валф: тридцать тысяч чего-то многовато пусть делает что хочет.
@HowdyhoNet
@HowdyhoNet Рік тому
Я бы и скинами не отказался принять :D
@user-bh9lw7zs8l
@user-bh9lw7zs8l Рік тому
Валф: но их же можно продать?
@slash2365
@slash2365 Рік тому
мне кажется 5 вариант лучше всех, ему можно бесконечно кормить демки киберспортсменов и улучшать нейросеть
@Doobreaker457
@Doobreaker457 Рік тому
Ура, наконец то вышло новое видео по ИИ ,очень ждал))
@krotvadim2270
@krotvadim2270 Рік тому
Хауди, запили как-то еще видос про свою жизнь, очень интересно наблюдать ^^
@alexm.a8647
@alexm.a8647 Рік тому
Начни с варианта 3, очень уж интересно как будут взаимодействовать два движка, какие там будут подводные камни и прочее.
@barsik3705
@barsik3705 Рік тому
Сам пишу нечто подобное, но ориентируюсь на позиции и движение соперников. Добавил несколько скриптов движения. Например соперники пушат а, бот пушит б, даёт правильный раскид, пленить и т.д., далее занимает одну рандомным позицию (на каждый плены добавил несколько позиций, в зависимости от местоположения врагов, занимает разные), потом просто находя рядом соперника, выходит на него и наводится. Способ наводки несколько другой. Находится координаты головы соперника, которые конвертирует их в координаты для прицела, при наводке выстреливает, дальше проверяет (системно) мёртв ли соперник. Минус моего способа - возможность отлететь от VAC, плюс - не нужна крупная дата база + данные более проверенные. Автор заметь❤️
@nanashi5714
@nanashi5714 Рік тому
Я заметил что хауди стал похаризматичнее и стал чаще показывать себя в видео, вставлять всякие приколюхи в видео и в целом бодрее и интереснее преподносить информацию, продолжай в том де духе!
@jimcomments
@jimcomments Рік тому
Очень интересно посмотреть, как вы создаёте искусственный интеллект! Вы уже сделали что-то замечательное, чтобы получить 30 000 лайков! Я уверен, что робот 3.000, которого вы создадите, будет работать хорошо.
@bobkinn
@bobkinn Рік тому
Все ясно коммент от нейросети
@mr.termuxhack7609
@mr.termuxhack7609 Рік тому
Я согласен с вами, ChatGPT.
@WINE_INEFF
@WINE_INEFF Рік тому
Я думаю 5 вариант с behaviour cloning будет более предпочтителен. Тем более насколько я могу судить он работает на основе алгоритма VPT (video pre-training), благодаря которому около года назад компания OpenAI научила нейросеть играть в Майнкрафт.
@dearsir9564
@dearsir9564 Рік тому
5 вариант я считаю довольно интересным всегда нравилось наблюдать за объектами которые обучаются
@bestgood777
@bestgood777 Рік тому
Очень давно ждал продолжения.
@positive_2010
@positive_2010 Рік тому
Попробуй чисто по фану сделать так чтобы ИИ шëл за ближайшем движущемся союзником. Или же если сделаешь обучение ходьбы, попробуй считывать ещё и маршруты тимэйтов и определять кто дольше прожил и нанëс урона. Ещё как-нибудь попробуй сделать так чтобы когда противник рядом ИИ бил ножом, и когда противник с ножом приблежается ИИ убегал.
@btopou_akkauht9843
@btopou_akkauht9843 Рік тому
Наконец-то можно посмотреть продолжение!) Спасибо за такой интересный проект!
@mcbarashek7457
@mcbarashek7457 Рік тому
Хауди Хо, я хз поможет ли тебе этот коментарий , но я думаю можно сделать по принципу если тебя убили то отбирать чупа-чупс , а если ты выжил или тебя не убили то давать чупа чупс , это как ты делал однажды даво нейросеть с машинкой ,ты её на ночь оставил ,а она на утро уже круги гоняла.Удачи!
@madbuilder9551
@madbuilder9551 Рік тому
Хауди, попроси подписчиков помочь с датасетом. Люди могут тебе накидать видеозаписи своих каток и ты на этой базе сможешь реализовать то о чем в 5-ом варианте говорил. Плиз пролайкайте, важно чтобы Хауди заметил.
@nastsviz9122
@nastsviz9122 Рік тому
Что ж, пока что 5й вариант кажется одним из простых и адекватных, Но классике скорее всего там будет куча подводных камней:D
@technic_and_programming
@technic_and_programming Рік тому
Спасибо за ГОДНЫЙ видос! Обожаю твои видосы
@texhuk5532
@texhuk5532 Рік тому
Круто новый видосик!
@Timon_Veseley
@Timon_Veseley Рік тому
Пока я играюсь с нейросетями которые генерируют картинки и текст, хауди как обычно, занимается какой то сложной для меня вещью) Респект тебе, много времени тратишь) А в конце, про то что нейросети изменят будущее, реально, если представить что сейчас они творят, что будет в будущем.... Короче за нейросетями будущее)
@technic_and_programming
@technic_and_programming Рік тому
*Ух! Новый видос вышел :D* *Как всегда на ВЫСШЕМ уровне!*
@benitogamedev3549
@benitogamedev3549 Рік тому
Помню как Хауди говорил что нельзя сказать компьютеру "напиши мне сайт для интернет магазина итд". Но теперь у нас есть Chat GPT, как тебе такое, Хауди Хо)
@HowdyhoNet
@HowdyhoNet Рік тому
Ну тогда нельзя было, щас в принципе можно попробовать )
@elezthemdevs
@elezthemdevs 5 місяців тому
Эпическое продолжение! Создание искусственного интеллекта для Counter-Strike: Global Offensive - это настоящее мастерство. Ваш труд и умение внедрять ИИ в мир стратегии и тактики в игре - впечатляющие. Ожидаем с нетерпением увидеть, как ваш ИИ справляется с новыми вызовами в этом захватывающем мире CS:GO! 🤖🎮
@ester888
@ester888 Рік тому
Главное что бы опыт ии, мог передаваться дальше. И бот в новой карте не начинал все с начала! А уже помнил что он делал до этого. И еще! Так же опыт развивался и переходил и в другие игры! Тогда этот точно полезный ии, возможности которого будут безграничны! И плюс что бы он сам смог создавать условия для своего обучения и ускорения обучения. Смог сам себя кодировать.
@Deez1e
@Deez1e Рік тому
Очень интересно, как ты решишь проблему коммуникации с союзниками и понимание игры у ИИ.
@technic_and_programming
@technic_and_programming Рік тому
*Всем читающим здоровья* ❤
@sanjarfire1741
@sanjarfire1741 Рік тому
И тебе тоже шамиль)
@kerr1s
@kerr1s Рік тому
спс брат
@skillking423
@skillking423 Рік тому
Ммм... найм байт
@tapochok258
@tapochok258 Рік тому
Тебе нет
@ELTN
@ELTN Рік тому
Гений! сделал видео почти на 20 минут о теории
@bishamonf17
@bishamonf17 Рік тому
Спасибо, Хауди! Начал делать подобного бота, но для другой игры, я хочу для навигации и передвижений использовать мини-карту, большой плюс, что там отмечены союзники и можно не сталкиваться с ними или следовать за ними. Надеюсь, что это та самая полезная идея))
@Nikita-xt4ox
@Nikita-xt4ox Рік тому
Как на счёт того чтобы как то задействовать радар, с помощью него можно получить информацию о стенах, противников и расположению бомбы, так нейросеть будет ориентироваться в пространстве и хотя бы понимать где находятся стены, так же можно попробовать построить какие то пути на радаре и в зависимости от ситуации (например тешкники заложили бомбу) строить новый путь к плэнту от той точки где находится бот
@user-cu5cn9ri1h
@user-cu5cn9ri1h Рік тому
Хауди, честно я плохо шарю в нейронках, но двигаюсь в направлении устранения этой проблемы. Но как игрок в кс, я бы сразу реализовывал сразу 5 игроков. Т.к нейросеть должна понимать какую тактику выбрали тимейты и помогать ее реализовывать (за теров). Я к тому что сделать сразу 5 игроков (одна нейронка играет за 5 аккаунтов) и реализовать это через вейпоиты т.к. это сразу решит несколько проблем. 1. Можно через вейпоиты сделать тактику для команды, которая реализует уже заложенную алгоритм действий (просмотр углов разкид гранат). 2. По моему мнению это самое простое решение , т.к. это алгоритм действий, а не нейросеть, а значит экономия времени. 3. КС го это все таки командная игра, а значит самое высокое КПД будет при игре в друг-другом, что возвращает к 5 игрокам. 4. Если ты хочешь сделать просто машину для убийств, которая бежит и стреляет, то все равно нейронка должна уметь проверять углы, а это тоже (по моему мнению) легче реализовать через вейпоиты. В завершение скажу, если ты хочешь лучшего в мире аимера, тогда лучше сразу объеденить стрельбу и хотьбу (в кс эти вещи идут рядом) и запусти ее играть против себя на большое время, тогда получиться сделать максимально эффективную машину. P.S Мб Я где то ошибаюсь из за недостатка знаний.
@wazap2.0
@wazap2.0 Рік тому
Лучший вариант - 5. Датасет можно намайнить, используя "учителей" со скриптом записывающий необходимые данные. Набрать человек 5-10 с высокими званиями (реальными, не бущенные), дать указание записывать игры в реплеи и соотносить их с соответствующими им датасетами.
@HELP-uq4fe
@HELP-uq4fe 8 місяців тому
лучшее так сделать новую команду как нави или виртус )))
@mrnerux6796
@mrnerux6796 Рік тому
Я бы реализовал вариант с вейпоинтами, но с реакцией на события. Ты все равно используешь компьютерное зрение, можешь сделать реакцию на закладку бомбы и расположение тимейтов и врагов на миникарте, например пусть бот идёт на помощь тимейтам, когда они рядом с врагами или прикрывает бомбу, вре равно точки на карте будут проставлены и бот сможет определить к какой точке ближе тимейт. Так же можно добавить вейпоинты в которых бот будет кидать флешку или дым, опять же при определенных условиях, например, когда на миникарте есть инфа о враге, и ты стоишь на точке с которой бот может кинуть туда флешку.
@ComicLike
@ComicLike 7 місяців тому
По поводу передвижения по карте: что если закрипить движение за рандомным тимейтом, пускй двигается на определенном расстоянии за игроком из его комманды, в случае если остается одним выжившим пускай двигается к ближайшему пленту и охраняет точку, в случае активации бомбы на другом пленте двигается туда. Остается еще проблема разминирования и стратегии закупки арсенала
@RK-wf1rn
@RK-wf1rn Рік тому
Круто! Я делал простой алгоритм для передвижения моего бота по карте в crossout. Достаточно было знать место по миникарте и путь до точки врага. Реализация не полноценная и фиговая, ведь за него атаковали игровые боты, динамику машины и врагов так и не учел. Важно то, что миникарта в любой игре важна. Если бот имитирует человека, то пусть и врагов ищет по миникарте и звукам
@dmitriydmitriy1107
@dmitriydmitriy1107 Рік тому
Лучший видос как всегда!
@PR0_100Sanya
@PR0_100Sanya Рік тому
Ого видос спустя месяц, неожиданно и приятно)
@user-es9eo4gt4z
@user-es9eo4gt4z Рік тому
Мой уровень интеллекта только способен восхищаться тобой Хауди) ты молодец)
@theenderofficial
@theenderofficial Рік тому
Привет Абрахам, хочу кое что предложить: Если использовать 3 метод перемещения то можно написать простой парсер карт, у Source не очень сложный формат карт, тем самым не перестраивать карту с нуля Если 5 то можно сделать скрипт который будет смотреть .dem файлы (это если что фишка Source которая позволяет записывать геймплей игры со всеми событиями по типу выстрелов и перемещения) можно открыть этот dem файл в самой игре (через консоль) тем самым собираю видео информацию, и через либу (на js это либа demofile, на python не знаю) и получать сами действия Так же ещё с первого видео у меня была идея, написать чит (естественно запускать через -insecure, это режим когда античит отключен, и ты можешь играть только с ботами) который будет смотреть dem файлы (можно накачать с hltv это сайт с профессиональными турнирами) и который будет делать авто скрины и получать позицию головы и тела, так ведь и ВХ работает в читах, только надо делать проверку на то что человека видно
@Relzyy15
@Relzyy15 Рік тому
Урааа, дождался
@cosheimil
@cosheimil Рік тому
1) использовать кросс валидацию для определения вессов. Так уходит проблема вырожденных коэффициентов, которые переобучают модель 2) 3-й вариант лучше всего. Т.к последний вариант окажется не жизнеспособным после перехода на другую карту. Придется делать ещё один датасет и тд
@Mayones_
@Mayones_ Рік тому
Мне кажется 5 вариант будет намного лучше, я лично думаю тебе будет интересно поработать на 5 вариантом, да и сам вариант мне кажется для кс подходит больше всего
@cybercaxapok1991
@cybercaxapok1991 5 місяців тому
Спасибо тебе за мою новую мечту! Я не разработчик, только пользователь, увлекаюсь всеми возможными нейросетями. Особенно мне интересны нейронки, которые могут играть в игры, но, к сожалению, таких экспериментов очень мало. Я вообще большой фан автономности ИИ, будь то вождение автомобиля или управление игрой. Я даже часто шучу - моя мечта, чтоб игра играла сама в себя😄 У меня проблемный 10-летний ноут, поэтому никакие нейронки на нем я запускать не могу, но это видео дало мне вдохновение ждать тех прекрасных времен, когда у меня будет нормальный ноут и моя мечта сбудется!
@ISTHEFI139
@ISTHEFI139 11 місяців тому
Лучший программист это Хауди потому что его видео отличаются видео других душные консервативные уроки а хауди просто развлекаеться со знаниями и учит программированию других
@kk-ji5fo
@kk-ji5fo Рік тому
С мувментом будет очень сложно, нужно будет учитывать положение известных противников, товарищей, мест где был замечен противник, мест где убили товарищей, нужно строить тактику, про считывать куда идут игроки, думаю тут тебе понадобится уже команда из програмистов
@HowdyhoNet
@HowdyhoNet Рік тому
Начать с чего-то надо всё равно
@Propellerheadrus
@Propellerheadrus Рік тому
Хай! А что если подумать в сторону мини-карты? С помощью консольных команд можно ее зафиксировать в одном положении. С помощью CV распознавать текущее положение модельки, а саму карту заранее разметить маршрутами с координатами. И собственно скрипт будет распознавать положение по миникарте, получать данные из разметки куда он может пойти и с долей рандома выбирать путь
@_Dragoner_
@_Dragoner_ Рік тому
Ура выпустилось!
@pal181
@pal181 Рік тому
Главное не забыть в ходильную NN давать инфу о том, что видит стрелятельная, чтобы использование укрытий было ассоциированным.
@user-gk5mb6ml5q
@user-gk5mb6ml5q Рік тому
я об это тоже думал иначе поведение будет страный а ефективность низкой
@onedax
@onedax 7 місяців тому
Очень понравилась идея ИИ в играх!
@user-gu1po1rw7g
@user-gu1po1rw7g Рік тому
Мне кажется что легче всего и эффективнее будет сделать передвижение вейпоинтами
@LINE7MC
@LINE7MC Рік тому
5 вариант предпочтительнее, так как иммитирует реального человека - на новой карте он будет тупить пока не выучит ее, а на навмеше ты загружаешь в память всю карту сразу и он ее видит всю из начала
@woobey6862
@woobey6862 Рік тому
Если вы и ваш друг, в детстве играли по принципу "давай я буду ходить а ты -стрелять " то..... ...... ...... вы две нейросети в зачаточном состоянии 16:33
@Dw3mwtf
@Dw3mwtf Рік тому
Красавчик 👍👍👍
@apelsin2540
@apelsin2540 Рік тому
Спасибо за офигенные выпуски, продолжай. Можешь спросить у чата gpt как ещё можно реализовать ту или иную фичу) Он сейчас как раз в тренде. Один искусственный интеллект будет помогать разработать другой, хех
@alexww8687
@alexww8687 Рік тому
А мне вот интересно, если заставить 2 и более нейросетей работать между собой, возможен ли со временем научный прорыв??)))
@user-qk7ku2qm4p
@user-qk7ku2qm4p 7 місяців тому
Можно проверить
@ankkko_neko
@ankkko_neko Рік тому
Достойная работа, очень жду когда нейросети сами будут играть в КС. А на счёт способов могу сказать что скорее всего наилучший это NavMesh, но который надо сделать не через отдельную карту на юнити а прямо в КС. В Garry's mod'е есть такие враги как некстботы (Nextbots) которые как раз работают по этим NavMesh'ам и сделаны на луа, а также они могут сами изучать любые карты и занимает это довольно не много времени, в Кс некстботы используются для обычных ботов. Но их используют для npc и как научить таким образом нейросеть чтобы она управляла игроком хз. В итоге написал какой то бред но может из этого можно извлечь смысл. На Valve developer community есть информация про это но там нужно использовать C++ и SourcePawn
@nursik2031
@nursik2031 Рік тому
Наконец то вышел новый видос
@yryevichpavelkunkevich
@yryevichpavelkunkevich Рік тому
Я лично думаю насчёт поведенческого клонирования, ведь это а: Будет похоже на человеческую игру больше б: Будет интереснее, если это всё будет при помощи нейросетей, без костылей и прочего) Но решающий выбор за тобой, удачи)
@SLIM-XYZ
@SLIM-XYZ Рік тому
Хауди, сделай так что бы нейро сеть повторяла за реальным человеком и дай ей посмотреть реплеи про игроков (например того же симпла) Залайкайте пусть увидит!!!!!!
@Dhjdjdjd132
@Dhjdjdjd132 Рік тому
Ехолот, Принцип действия эхолота основан на подаче электрического сигнала и преображения его в звуковую волну, которая в последствии проникает и возвращается к датчику эхолота, отражаясь от стен. По завершению процесса обратной трансформации на экране появляется информация о рельефной поверхности . мы сможем взять персонажа(х)и щитать растояния до стен(У) если оно будет < минимума будем крутить камеру персонажа ища самое длинное расстояние до стены(у)
@verum7152
@verum7152 Рік тому
Можно по мини карте сделать передвижение. И если хочешь по жёстче, можно скормить огромное количество демок, для того чтобы нейронка имитировала один из вариантов. Если так подумать, матчи не так сильно и отличаются🤔
@random-user16
@random-user16 Рік тому
Идея для ходьбы: ориентироваться по карте + картинке с экрана, так можно будет даже в подальше развитии делать какие-то тактики для нейронки, видя где противники и понимая какое действие можно сделать
@user-qk7ku2qm4p
@user-qk7ku2qm4p 7 місяців тому
Можно использовать алгоритм SLAM, Yolov8 для нахождения обьектов в связке с OpenCV для расчётов, + Pynput (или keyboard и mouse) для имитации ввода :)
@SatiraVol.1
@SatiraVol.1 Рік тому
старался реально чел!
@Happy_Ted
@Happy_Ted Рік тому
Тебе нужна нейронка, которая будет предполагать где находиться сейчас противник, что бы выстраивать тактику движения по карте
@andreysamigulin9082
@andreysamigulin9082 Рік тому
нейронка для нейронки что бы нейронка была в нейронке когда другая нейронка для одной нейронки
@tab-ex3122
@tab-ex3122 Рік тому
Используй метод 2х сетей сетей "Я хожу а ты стреляешь". Первая нейронная сеть будет ориентироваться по мине карте, ее цель будет идти на точку или на метку врага. Передвижение понятное дело будет осуществляется при помощи эмуляции клавиатуры. Вторая нейронная сеть будет распознавать врага и атаковать. И самое главное определять проём и проходить в него, ведь первая нейронная сеть может направить игрока в стенку и пытаться пройти сквозь неё. По сути это уже 2,5 нейронной сети: 1.5 по ориентированию и 1 по атаке. Придётся заняться архитектурой задний КС
@user-pl5po3hi4d
@user-pl5po3hi4d Рік тому
Нав Мэш конечно же лучше будет, больше нестандартных мувов от ИИ и можно будет уже самому учится у него в будущем. Клонирование поведения это мне кажется не совсем ИИ да и люди очень много ошибаются. Я бы предложил совместить эти два метода чтобы сократить время обучения, чтоб ИИ не стал учится всему с нуля, а была бы хоть какая-то база.
@Landis_CS
@Landis_CS 2 місяці тому
Мне кажется пятый вариант будет лучше. Чисто по трудозастратам потом будет чуточку легче добавлять новые карты, чем каждую карту воссоздавать с нуля на постороннем движке, учитывая всякие нюансы отдельно взятых карт.
@mozik228
@mozik228 Рік тому
Имба как всегда
@nerefon4461
@nerefon4461 Рік тому
Я хочу напомнить что если ты выберешь третий вариант (тот что NavMesh) то тебе придётся переносить все карты кс, либо играть чисто на одной.
@skverna5078
@skverna5078 Рік тому
Можно попробовать дать ИИ что то типа лабиринта, где будут только те места где можно пройти, спавны и пленты. А куда идти можно понять по звукам - например в начале раунда оно встаёт в какаую то позицию, после ожидания секунд 10-15 анализирует звуки - стрельба, бомба, возможно можно обучить её ходить по радару(сделав так что бы он отображался полностью в кружочке)
Я сделал НЕЙРОСЕТЬ для Counter Strike: Global Offensive =) (Фильм)
59:01
Хауди Хо™ - Просто о мире IT!
Переглядів 239 тис.
Я сделал ИИ для Counter Strike: Global Offensive :D | Часть 2
15:03
Хауди Хо™ - Просто о мире IT!
Переглядів 518 тис.
Escape From Spike With Herobrine and Entity
00:27
Garri Creative
Переглядів 7 млн
Я сделал ИИ для Гугл Динозаврика :D И он играет лучше тебя!)
11:10
Хауди Хо™ - Просто о мире IT!
Переглядів 845 тис.
Я сделал ДРИФТ игру =) (Фильм)
56:21
Хауди Хо™ - Просто о мире IT!
Переглядів 752 тис.
Игроностальгия. Counter Strike
10:27
Scoutheart
Переглядів 4,2 тис.
Я сделал ИИ для Counter Strike: Global Offensive :D | Часть 3
15:56
Хауди Хо™ - Просто о мире IT!
Переглядів 375 тис.
Я сделал ИИ для Counter Strike: Global Offensive :D | Часть 1
12:24
Хауди Хо™ - Просто о мире IT!
Переглядів 252 тис.
Как программисты играют в игры :D
10:47
Хауди Хо™ - Просто о мире IT!
Переглядів 187 тис.
Я сделал ИИ для Aim Lab и она его уничтожила :3
17:04
Хауди Хо™ - Просто о мире IT!
Переглядів 455 тис.
Counter Strike 2 - Советы для новичков
24:58
webmube
Переглядів 203 тис.
Я сделал ИИ для Geometry Dash :D И он играет лучше тебя!)
10:58
Хауди Хо™ - Просто о мире IT!
Переглядів 346 тис.
НЕ ВЫБРАСЫВАЙ СТАРЫЙ РОУТЕР D-LINK! #shorts
0:59
реакция электроника на переход в виртус про
0:16
CS2 ШОРТЫ РАЙЗА
Переглядів 56 тис.