【PDFダウンロード版】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
販売価格 3,960円(税込)
20220231
【PDFダウンロード版】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
販売価格 3,960円(税込)
判型：B5変形判、オールカラー
総ページ数：344ページ
発売日：2022年12月20日
著者：布留川 英一
発行・発売：株式会社 ボーンデジタル
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
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。
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
ご購入にあたって
・ダウンロード販売のため、購入後のキャンセルはできません。
・入金・決済を確認後、ご登録いただいた電子メールアドレスに、ダウンロードのリンクを記載したメールを送信いたします。
・ダウンロードの有効期限はメール配信日より2週間です。PDFのフッタ部分（左下隅）に、ご登録いただいた電子メールアドレスが入ります。
・有償・無償にかかわらず、本ドキュメントを購入者以外に貸与、配布、公開することはできません。
・ご購入者様個人の使用を目的としているため、お一人様一回の購入とさせて頂いております。法人・団体様での複数冊のご利用の際は、こちらからご相談下さい。
・迷惑メール対策としてドメイン受信拒否機能などをご利用の方は、予め下記ドメインからのメールが受信可能となるよう設定をお願い致します。【ドメイン：@borndigital.jp】
総ページ数：344ページ
発売日：2022年12月20日
著者：布留川 英一
発行・発売：株式会社 ボーンデジタル
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
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。
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
ご購入にあたって
・ダウンロード販売のため、購入後のキャンセルはできません。
・入金・決済を確認後、ご登録いただいた電子メールアドレスに、ダウンロードのリンクを記載したメールを送信いたします。
・ダウンロードの有効期限はメール配信日より2週間です。PDFのフッタ部分（左下隅）に、ご登録いただいた電子メールアドレスが入ります。
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・ご購入者様個人の使用を目的としているため、お一人様一回の購入とさせて頂いております。法人・団体様での複数冊のご利用の際は、こちらからご相談下さい。
・迷惑メール対策としてドメイン受信拒否機能などをご利用の方は、予め下記ドメインからのメールが受信可能となるよう設定をお願い致します。【ドメイン：@borndigital.jp】
