商品紹介
ゲーム制作で、機械学習・強化学習を活用するための最初の一歩!
AI活用で「効率化」と「クォリティアップ」を図ろう!
本書は、2020年8月に刊行した「v1.1対応版」を最新版へのアップデートを行った改訂版です。
本書では、以下の項目を学べます。
●Unity ML-Agentsの基礎だけでなく、「模倣学習」「カリキュラム学習」「セルフプレイ」「協調行動」など、多くのゲームで応用できる学習シナリオを理解できます。
●学習環境の構築から、強化学習のためのスクリプトを作成し、学習と推論の実行までを、サンプルを使ってステップ・バイ・ステップで解説しています。学習環境では「Python」を利用しますが、Unity ML-AgentsではPythonのコーディングは必要ありません。
●Unity ML-Agentsに付属する豊富なサンプルを紹介し、そこで使われるさまざまな学習シナリオを解説します。これにより、場面に応じた最適な学習方法を知ることができます。
●実際のゲームにAIを組み込んで、「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」といった活用事例を学べます。
●Unity ML-Agentsの応用例として「Python API」を使ったサンプルも紹介します。こちらはPythonや学習アルゴリズムの知識が必要ですが、ゲームに合わせてカスタマイズした学習環境の構築が可能になります。
AI活用で「効率化」と「クォリティアップ」を図ろう!
本書は、2020年8月に刊行した「v1.1対応版」を最新版へのアップデートを行った改訂版です。
本書では、以下の項目を学べます。
●Unity ML-Agentsの基礎だけでなく、「模倣学習」「カリキュラム学習」「セルフプレイ」「協調行動」など、多くのゲームで応用できる学習シナリオを理解できます。
●学習環境の構築から、強化学習のためのスクリプトを作成し、学習と推論の実行までを、サンプルを使ってステップ・バイ・ステップで解説しています。学習環境では「Python」を利用しますが、Unity ML-AgentsではPythonのコーディングは必要ありません。
●Unity ML-Agentsに付属する豊富なサンプルを紹介し、そこで使われるさまざまな学習シナリオを解説します。これにより、場面に応じた最適な学習方法を知ることができます。
●実際のゲームにAIを組み込んで、「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」といった活用事例を学べます。
●Unity ML-Agentsの応用例として「Python API」を使ったサンプルも紹介します。こちらはPythonや学習アルゴリズムの知識が必要ですが、ゲームに合わせてカスタマイズした学習環境の構築が可能になります。
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