ScratchでAIを学ぼう ゲームプログラミングで強化学習を体験 [単行本]

ScratchでAIを学ぼう ゲームプログラミングで強化学習を体験 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  強化学習とはＡＩの機械学習の一種で、簡単に言えば試行錯誤の学習です。強化学習の解説書は難しそうに思われがちですが、強化学習のアイデア自体は、シンプルであり、直感的には誰でも理解できるものです。そこで、数学の知識を中学までの範囲に限定し、Ｓｃｒａｔｃｈで作ったゲームを題材にした強化学習の入門書を作りました。本書では強化学習を３ステップに分け、ステップごとにオリジナルのＳｃｒａｔｃｈゲームを使いながら、ていねいに解説していきます。

• 目次

  はじめに
  
  1章 強化学習を始めよう
  1-1 強化学習とScratch
  1-2 強化学習とAI
  1-3 強化学習の昔と今
  1-4 本書の内容
  
  2章 Scratchの使い方
  2-1 アカウントを作る
  2-2 サインイン（ログイン）する
  2-3 プログラムの始め方
  2-4 プログラムの保存
  2-5 プログラムの読み出し
  2-6 ファイルの保存と読み込み
  2-7 他のユーザーの作品をコピーする「リミックス」
  
  3章 Scratchプログラムの作り方
  3-1 「ダンシングマイケル」の説明
  3-2 プログラムを始める
  3-3 最終的なコードを確認する
  3-4 スプライトを準備する
  3-5 ステージを準備する
  3-6 スプライトの3要素「コード」、「コスチューム」、「音」
  3-6-1　コード
  3-6-2　コスチューム
  3-6-3　音
  3-7 マイケルを上下に動かす：動き
  3-8 動きを4回繰り返す：制御
  3-9 音楽をつける：音
  3-10 「カウント」を作る：変数
  3-11 コスチュームを「カウント」で変える：見た目
  3-12 ボタンを押して音を出す：イベント
  3-13 ボタンを押してダンスを開始：イベント
  3-14 振り付けに乱数を入れる：リスト
  3-15 振り付けでダンスをする：リスト
  3-16 スペースキーでも振付を変えられるようにする：ブロック定義
  
  4章 レベル1・砂漠でダイヤ集めゲーム
  4-1 砂漠でダイヤ集めゲームの遊び方
  4-2 「行動」と「報酬」
  4-3 L1- Q学習のアルゴリズム
  4-3-1　期待値
  4-3-2　報酬予測
  4-3-3　報酬予測の学習則
  4-4 Scratch のL1- Q学習
  4-4-1　強化学習の初期化
  4-4-2　行動選択
  4-4-3　学習
  4-5 プログラムを改変するためのヒント
  4-5-1　改変1：報酬確率と報酬予測を表示する
  4-5-2　改変2：初めから強化学習にプレイさせる
  4-5-3　改変3：パラメータや設定の値を変える
  4-6 メインループ
  
  5章 レベル2・月面でダイヤ集めゲーム
  5-1 月面でダイヤ集めゲームの遊び方
  5-2 「行動」と「報酬」に加えて「状態」
  5-3 L2- Q学習のアルゴリズム：状態2と3の場合
  5-4 L2- Q学習のアルゴリズム：状態１の場合
  5-5 ２ 回より多く行動を選ぶ場合
  5-6 ScratchのL2- Q学習
  5-6-1　強化学習の初期化
  5-6-2　行動選択
  5-6-3　学習
  5-7 プログラムを改変するためのヒント
  5-8 メインループ 121
  
  6章 レベル3・お化けの飛行訓練ゲーム
  6-1 お化けの飛行訓練ゲームの遊び方
  6-2 巡回する状態での最適な行動
  6-3 割引率
  6-4 L3- Q学習のアルゴリズム
  6-5 ScratchのL3- Q学習
  6-5-1 強化学習の初期化
  6-5-2 行動選択
  6-5-3 学習
  6-6 プログラムを改変するためのヒント
  6-7 メインループ
  
  7章 まとめ
  7-1 エージェントと環境
  7-2 強化学習の目的
  7-3 Q学習
  7-3-1 初期化
  7-3-2 行動選択
  7-3-3 学習
  
  付録
  付録A「 砂漠でダイヤ集めゲーム」のコード
  付録B 「月面でダイヤ集めゲーム」のコード
  付録C「 お化けの飛行訓練ゲーム」のコード
  
  あとがき
  著者プロフィール
  索引
  

• 内容紹介

  オリジナルのScratchゲームを使って
  楽しみながらAI・強化学習を学べる
  
  ●「どんどん賢くなるAI」を３つのゲームで習得
  ●Scratch強化ゲームの全プログラム収録
  ●拡張モジュール不要！使うのはScratch標準機能のみ
  
  強化学習とは、AIの機械学習の一種で、簡単に言えば試行錯誤の学習です。
  「強化」という言葉は、動物心理学で昔から使われている用語でもあり、
  私たち人間や動物も強化学習をしています。赤ちゃんは自分で寝返りを覚え、
  ハイハイを覚え、いずれ立ち上がります。
  
  産業界では空前のAI・機械学習ブームです。2016年には、強化学習が
  囲碁で世界トップレベルのプロ棋士に勝つという快挙がありました。
  ところが、強化学習の本はあまりありません。難しい概念や見慣れない
  記号を使わざるを得ないので、難しく見えるからでしょう。しかし本来、
  強化学習のアイデア自体はシンプルで、直感的には誰にでも分かるものです。
  
  そこで、数学の知識を中学までの範囲に限定し、教育用プログラム言語
  のScratchで作ったゲームを題材にした入門書を作りました。本書では強
  化学習を3レベルに分け、レベルごとにオリジナルのScratchゲームを使
  いながら、それをプレイする強化学習AIをていねいに解説していきます。
  

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  伊藤 真(イトウ マコト)
  ２０００年、東北大学大学院にて動物のナビゲーション行動の数理モデルの研究で情報科学博士取得。２００４～２０１６年、沖縄科学技術大学院大学神経計算ユニットで、脳活動のデータ収集と解析に従事。動物の行動と脳活動を強化学習モデルで説明する研究を行う。２０１７年より民間企業にて人工知能の産業利用に従事

• 著者について

  伊藤真 (イトウマコト)
  2000年、東北大学大学院にて動物のナビゲーション行動の数理モデルの研究で情報科学博士取得。2004～ 2016年、沖縄科学技術大学院大学神経計算ユニットで、脳活動のデータ収集と解析に従事。動物の行動と脳活動を強化学習モデルで説明する研究を行う。2017年より民間企業にて人工知能の産業利用に従事。

ScratchでAIを学ぼう ゲームプログラミングで強化学習を体験 の商品スペック