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

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。

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。

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。

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

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