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

「Ｕｎｉｔｙ　ＭＬ‐Ａｇｅｎｔｓ」（Ｕｎｉｔｙ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ａｇｅｎｔｓ）は、Ｕｎｉｔｙで「機械学習」の学習環境を構築するためのフレームワークです。これにより、キャラクターの動きをコーディングすることなく、強化学習を行わせることで、キャラクターの動作の最適化を行うことができます。本書は、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などの基礎から、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、クラウド学習などの応用事例やＴＩＰＳも多数掲載し、ゲーム開発の現場ですぐに活用できます。

「Ｕｎｉｔｙ　ＭＬ－Ａｇｅｎｔｓ」は、機械学習の定番フレームワーク「ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ」（Ｇｏｏｇｌｅ）をＵｎｉｔｙから利用するためのモジュールです。「Ｕｎｉｔｙ　ＭＬ－Ａｇｅｎｔｓ」を使うことで、ゲーム内で「強化学習」を行い、最適な動作を行えるキャラクターのモデルを簡単に利用することができます。

本書はいま話題の「機械学習」「ディープラーニング」をＵｎｉｔｙでのゲーム制作で活用するためのはじめての書籍です。「Ｕｎｉｔｙ　ＭＬ－Ａｇｅｎｔｓ」を使うことで、敵キャラクターのアルゴリズムをプログラマーが記述することなく、強化学習を行わせることで、最適な動作を行えるＡＩキャラクターを簡単に作成することができます。
本書は、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などの基礎から、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、クラウド学習などの応用事例やＴＩＰＳも多数掲載し、ゲーム開発の現場ですぐに活用できます。

目次

１章　Ｕｎｉｔｙ　ＭＬ‐Ａｇｅｎｔｓの全体像
２章　サンプルの学習環境の実行
３章　はじめての学習環境の作成
４章　サンプルの学習環境の解説
５章　新規ゲームの学習環境の構築
６章　Ｐｙｔｈｏｎ　ＡＰＩとクラウド学習

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