Unityではじめる機械学習・強化学習 Unity ML-Agents 実践ゲームプログラミング v2.2対応版
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  • 技術革新に乗り遅れるな！AI活用で「効率化」と「クォリティアップ」を図ろう「Unity ML-Agents」（Unity Machine Learning Agents）は、Unityで「機械学習」の環境を構築するためのフレームワークです。ゲームに登場するキャラクターを「強化学習」で鍛えることで、人間の代わりになる対戦相手としたり、ゲームバランスの評価に活用したりなど、ゲームAIはさまざまなゲーム制作の場面で活用することができます。本書では、はじめて「機械学習」にチャレンジする方から学んでいただけるように、機械学習の仕組みや学習方法の基礎から、サンプルプログラムを使った実践まで、ていねいに解説しました。また、AIを組み込んで活用する応用事例も多数掲載しており、ゲーム開発の現場ですぐに役立てることができます。目次第1章　機械学習とUnity ML-Agentsの概要　1-1 人工知能と機械学習　1-2 教師あり学習と教師なし学習と強化学習　1-3 強化学習　1-4 Unity ML-Agentsの概要第2章　はじめての学習環境の作成　2-1 開発環境の準備　2-2 プロジェクトの準備　2-3 はじめての学習環境の作成　2-4 学習と推論　2-5 学習の高速化第3章　Unity ML-Agentsの基礎　3-1 状態と観察　3-2 行動　3-3 報酬とエピソード完了　3-4 決定　3-5 学習設定ファイル　3-6 mlagents-learn　3-7 TensorBoard第4章　さまざまな学習方法　4-1 SAC　4-2 Discrete　4-3 Visual Observation　4-4 Raycast Observation　4-5 セルフプレイ　4-6 Curiosity　4-7 模倣学習　4-8 LSTM（Long Short-Term Memory）　4-9 カリキュラム学習　4-10 環境パラメータのランダム化第5章　サンプルの学習環境　5-1 サンプル学習環境の準備　5-2 3DBall　5-3 GridWorld　5-4 PushBlock　5-5 Pyramids　5-6 WallJump　5-7 Hallway　5-8 Worm　5-9 Crawler　5-10 Walker　5-11 FoodCollector　5-12 Basic　5-13 Match3　5-14 Sorter　5-15 Soccer　5-16 CooperativePushBlock　5-17 DungeonEscape第6章　ゲーム開発における強化学習の活用　6-1 ゲーム開発での強化学習エージェントの活用　6-2 ジャンプゲーム ー テストの自動化　6-3 障害物避けゲーム ー コンテンツのバランス調整のサポート　6-4 Puppo, The Corgi ー より自然な振る舞いを行うNPC　6-5 ドッジボール ー 人間の代わりとなる対戦相手　6-6 AIロボットサッカー ー ロボットの強化学習第7章 Python APIを使った学習環境の構築　7-1 Python APIを使った学習　7-2 Gymラッパー　7-3 Python Low Level API　7-4 サイドチャネル　7-5 カスタムサイドチャネル
Publisher ボーンデジタル
Publication date December 20, 2022
Print length 344 pages
ISBN-10 4862465447
ISBN-13 978-4862465443
Item Weight 1 g
Dimensions 9.25 x 7.17 x 0.87 inches (23.5 x 18.2 x 2.2 cm)

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布留川 英一 Online Games Editorial Review

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