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

「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。

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

【著者紹介】
布留川英一 : １９７５年生まれ。群馬県出身。会津大学コンピュータ理工学部コンピュータソフトウェア学科卒。２０００年より株式会社ドワンゴにて、携帯アプリの研究開発に携わる。２００５年より株式会社ＵＥＩにて、スマートフォン、二足歩行ロボット向けのアプリを開発。２０１３年、ハイパーテキストタブレット端末「ｅｎｃｈａｎｔＭＯＯＮ」の開発に参加。２０１７年よりＧＨＥＬＩＡにて、人工知能、ＶＲ、ＡＲの研究開発に従事（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）