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 [単行本]

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 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  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。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、Ｕｎｉｔｙのゲーム制作でいまや欠かせない「Ｕｎｉｔｙ　ＭＬ‐Ａｇｅｎｔｓ」をステップ・バイ・ステップで学べる１冊！

• 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

• 出版社からのコメント

  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丁寧に解説。

• 内容紹介

  技術革新に乗り遅れるな！AI活用でナンバーワン・ゲームを目指そう
  
  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。
  
  「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。

• 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）

  布留川 英一(フルカワ ヒデカズ)
  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、新端末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、１８年で４０冊ほどに。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組んでいる

• 著者について

  布留川 英一 (フルカワヒデカズ)
  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、新端末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、18年で40冊ほどに。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組んでいる。

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 の商品スペック