Unity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

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ディープラーニング(深層学習)でキャラクターを強くする! Unity界でいま最もホットな話題「Unity ML-Agents」をステップバイステップで学べる1冊!
書籍名:Unity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 刊行予定日:2018年7月中旬 著者:布留川 英一 定価:本体3,200円 + 税 ISBN:978-4-86246-418-7 サイズ:B5変形版 ページ数:296 ページ 発行:株式会社ボーンデジタル 【本書の特徴】  いま話題の「機械学習」「ディープラーニング」をUnityでのゲーム制作で活用するためのはじめての書籍です。「Unity ML-Agents」を使うことで、敵キャラクターのアルゴリズムをプログラマーが記述することなく、強化学習を行わせることで、最適な動作を行えるAIキャラクターを簡単に作成することができます。  本書は、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などの基礎から、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、クラウド学習などの応用事例やTIPSも多数掲載し、ゲーム開発の現場ですぐに活用できます。 【著者について】 布留川 英一(ふるかわ ひでかず) 1975年生まれ。群馬県出身。会津大学コンピュータ理工学部コンピュータソフトウェア学科卒。2000年より株式会社ドワンゴにて、携帯アプリの研究開発に携わる。2005年より株式会社UEIにて、スマートフォン、二足歩行ロボット向けのアプリを開発。2013年、ハイパーテキストタブレット端末「enchantMOON」の開発に参加。近年は、人工知能、VR、AR の研究開発に従事。 「Unityゲーム プログラミング・バイブル」(ボーンデジタル/2018年刊)、「Androidプログラミングバイブル」(ソシム/2017年刊)など、プログラミング関連を中心に著書多数。 【目次】 1章 Unity ML-Agentsの全体像  1-1 機械学習の概要  1-2 強化学習の概要  1-3 Unity ML-Agentsの概要  1-4 学習シナリオ    ・Single-Agentシナリオ    ・Simultaneous(同時)Single-Agent    ・Adversarial(敵対)Self-Play    ・Cooperative(協同)Multi-Agent    ・Competitive(競争)Multi-Agent    ・Ecosystem(生態系) 2章 サンプルの学習環境の実行  2-1 開発環境の準備  2-2 プロジェクトの設定  2-3 サンプルの学習環境の作成  2-4 Pythonスクリプトによる学習  2-5 Unityでの推論モデルの実行 3章 はじめての学習環境の作成  3-1 はじめての学習環境の準備  3-2 Academyの追加  3-3 Brainの追加  3-4 Agentの追加  3-5 はじめての学習環境の実行  3-6 iOS、Androidでの実行 4章 サンプルの学習環境の解説  4-1 Basic(Single-Agent)  4-2 3DBall(Simultaneous Single-Agent)  4-3 GridWorld(Visual Observation)  4-4 Tennis(Adversarial Self-Play)  4-5 PushBlock(RayPerception)  4-6 WallJump(Brainの切り替え)  4-7 Reacher(2関節を持つAgent)  4-8 Crawler(6関節を持つAgent)  4-9 BananaCollectors(模倣学習)  4-10 Halloway(RNN(LSTM))  4-11 Bouncer(On Demand Decision)  4-12 SoccerTwos(Competitive Multi-Agent) 5章 新規ゲームの学習環境の構築  5-1 三目並べ(完全情報ゲーム)  5-2 ポーカーゲーム(不完全情報ゲーム)  5-3 ロケットゲーム(カリキュラム学習)  5-4 格闘ゲーム(模倣学習)  5-5 自動運転シミュレーション(シミュレーション) 6章 Python APIとクラウド学習  6-1 Jupyter Notebookの概要と基本操作  6-2 Python APIの概要と使い方  6-3 AWS(Amazon Web Services)によるクラウド学習
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