【概要】
書籍名：Unity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
刊行予定日：8月初旬予定
著者：布留川 英一
定価：3,200円+税
ISBN：978-4-86246-418-7
サイズ：B5変形版（182 × 235 mm）
ページ数：296ページ
発行：株式会社ボーンデジタル
書籍名：Unity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
刊行予定日：8月初旬予定
著者：布留川 英一
定価：3,200円+税
ISBN：978-4-86246-418-7
サイズ：B5変形版（182 × 235 mm）
ページ数：296ページ
発行：株式会社ボーンデジタル
【本書の特徴】
ディープラーニング（深層学習）でキャラクターを強くする!
Unity界でいま最もホットな話題「Unity ML-Agents」をステップ・バイ・ステップで学べる1冊!
ゲーム制作で、機械学習・強化学習を活用するための最初の一歩!
「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。
●「強化学習」「模倣学習」「カリキュラム学習」の仕組みと「Unity ML-Agents」の基礎、そして多くのゲームに応用できる学習シナリオを理解できます。
● サンプルゲームを使った学習環境の構築と推論モデルの実行方法をステップ・バイ・ステップで解説しています。学習環境には、「Python」とGoogleの「TensorFlow」を利用しますが、「Unity ML-Agents」ではPythonの知識は必要ありません。
● Unity ML-Agentsの付属するサンプルは、バリエーションが豊富で、自作ゲームの学習環境を構築する際にも、たいへん参考になります。これらの付属サンプルの詳細を解説しています。
● オリジナルのゲームを1から作成し、Unity ML-Agentsの主要オブジェクト「Agent」「Brain」「Academy」のコーディングと最適な「報酬」（Reward）の与え方を学べます。
● Unity ML-Agentsでは、AWS（Amazon Web Services）を利用した「クラウド学習」も可能です。また「Python API」を使って、ゲームに最適化した学習用スクリプトを作成することもできます。これらの応用例についても紹介します。
【本書で解説する主要キーワード】
強化学習、模倣学習、カリキュラム学習、Recurrent Neural Network（RNN）
TensorFlow、TensorBoard、Jupyter Notebook、AWSによるクラウド学習、Python APIによる独自の学習用スクリプト
【著者について】
布留川 英一（ふるかわ ひでかず）
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。近年は、人工知能、VR、AR の研究開発に従事。
「Unityゲーム プログラミング・バイブル」（ボーンデジタル/2018年刊）、「Androidプログラミングバイブル」（ソシム/2017年刊）など、プログラミング関連を中心に著書多数。
【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
書籍紹介ページ URL：
https://www.borndigital.co.jp/book/6702.html
Amazon URL：
https://www.amazon.co.jp/dp/4862464181/
-------------------------------------------
【本件に関するお問い合わせはこちら】
会社名：株式会社ボーンデジタル
http://www.borndigital.co.jp/
担当者：野村 享広
TEL : 03-5215-8664
FAX : 03-5215-8667
E-mail:yukihiro-n@borndigital.jp
ディープラーニング（深層学習）でキャラクターを強くする!
Unity界でいま最もホットな話題「Unity ML-Agents」をステップ・バイ・ステップで学べる1冊!
ゲーム制作で、機械学習・強化学習を活用するための最初の一歩!
「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。
●「強化学習」「模倣学習」「カリキュラム学習」の仕組みと「Unity ML-Agents」の基礎、そして多くのゲームに応用できる学習シナリオを理解できます。
● サンプルゲームを使った学習環境の構築と推論モデルの実行方法をステップ・バイ・ステップで解説しています。学習環境には、「Python」とGoogleの「TensorFlow」を利用しますが、「Unity ML-Agents」ではPythonの知識は必要ありません。
● Unity ML-Agentsの付属するサンプルは、バリエーションが豊富で、自作ゲームの学習環境を構築する際にも、たいへん参考になります。これらの付属サンプルの詳細を解説しています。
● オリジナルのゲームを1から作成し、Unity ML-Agentsの主要オブジェクト「Agent」「Brain」「Academy」のコーディングと最適な「報酬」（Reward）の与え方を学べます。
● Unity ML-Agentsでは、AWS（Amazon Web Services）を利用した「クラウド学習」も可能です。また「Python API」を使って、ゲームに最適化した学習用スクリプトを作成することもできます。これらの応用例についても紹介します。
【本書で解説する主要キーワード】
強化学習、模倣学習、カリキュラム学習、Recurrent Neural Network（RNN）
TensorFlow、TensorBoard、Jupyter Notebook、AWSによるクラウド学習、Python APIによる独自の学習用スクリプト
【著者について】
布留川 英一（ふるかわ ひでかず）
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。近年は、人工知能、VR、AR の研究開発に従事。
「Unityゲーム プログラミング・バイブル」（ボーンデジタル/2018年刊）、「Androidプログラミングバイブル」（ソシム/2017年刊）など、プログラミング関連を中心に著書多数。
【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
書籍紹介ページ URL：
https://www.borndigital.co.jp/book/6702.html
Amazon URL：
https://www.amazon.co.jp/dp/4862464181/
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【本件に関するお問い合わせはこちら】
会社名：株式会社ボーンデジタル
http://www.borndigital.co.jp/
担当者：野村 享広
TEL : 03-5215-8664
FAX : 03-5215-8667
E-mail:yukihiro-n@borndigital.jp
