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Ｕｎｉｔｙ ＭＬ−Ａｇｅｎｔｓ実践ゲームプログラミング Ｕｎｉｔｙではじめる機械学習・強化学習 ｖ１．１対応版
著者 布留川 英一 （著）
機械学習用フレームワーク「Ｕｎｉｔｙ ＭＬ−Ａｇｅｎｔｓ」をステップ・バイ・ステップで学べる書。機械学習の仕組みや学習法の基礎から、サンプルプログラムを使った実践まで解説...
Ｕｎｉｔｙ ＭＬ−Ａｇｅｎｔｓ実践ゲームプログラミング Ｕｎｉｔｙではじめる機械学習・強化学習 ｖ１．１対応版
Unity ML-Agents実践ゲームプログラミング
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商品説明
機械学習用フレームワーク「Ｕｎｉｔｙ ＭＬ−Ａｇｅｎｔｓ」をステップ・バイ・ステップで学べる書。機械学習の仕組みや学習法の基礎から、サンプルプログラムを使った実践まで解説。サンプルプログラムはダウンロード可能。【「TRC MARC」の商品解説】
「Unity ML-Agents」は、2017年秋にv0.1として登場以降、順調にバージョンアップを重ね、2020年5月についに正式版となりました。今後は、Unityの中核機能の1つになると予想されています。
本書は、2018年7月に刊行した前書（v0.4に対応）を、正式版に合わせて全面的に改訂したものです。
Unity ML-Agentsは、多くのAIプログラミングで必須となる「Python」のコーディングを必要とせず、Unity ML-Agentsの仕組みに沿って、通常のゲーム開発同様にC#によるコーディングで完結できることが大きな特徴です。
本書では、これからゲームAIについて学びたい方から読んでいただけるように、機械学習の基礎から学習環境の構築、付属サンプルによるさまざまな学習方法の解説などを、ステップ・バイ・ステップで実践的に習得できるように構成しています。
また、実際の開発現場でゲームAIを活用するためのサンプルとして、Unityが無償で公開しているゲームを使って、「テストの自動化」「ゲームバランスの調整」「より自然な振る舞いを行うNPC」「人間の代わりとなる対戦相手」をAIとして実装したサンプル事例も紹介しています。
本書は、基礎から実践まで網羅しており、これからゲームAIにチャレンジしたい方にお勧めしたい1冊です。【商品解説】
目次
- 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 強化学習の学習アルゴリズム
- 1-5 Unity ML-Agentsの概要
- 1-6 Unity ML-Agentsの学習シナリオ
- 2章 はじめての学習環境の作成
- 2-1 開発環境の準備
著者紹介
布留川 英一
- 略歴
- 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。
1999年、「JAVA PRESS」（技術評論社）にて、携帯アプリの開発方法の連載を開始。2001年、株式会社ドワンゴにて、世界初のJava搭載携帯電話「503i」のローンチタイトル「サムライロマネスク」の開発に携わる。以後、携帯電話・スマートフォン・ロボットなど新ハードの新機能を活用したアプリを作りつつ、技術書を書き続け、20年で40冊ほど。現在はギリア株式会社にて、ヒトとAIの共生環境の実現を目指して、人工知能の研究開発に取り込んでいる。
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