Unity ML-Agents 実践ゲームプログラミング v2.2対応版

書籍情報

発売日 : 2022/12/20

著者/編集 : 布留川 英一

出版社 : ボーンデジタル

発行形態 : 単行本

ページ数 : 336p

書籍説明

内容紹介

技術革新に乗り遅れるな!AI活用でナンバーワン・ゲームを目指そう
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

著者情報

布留川 英一
1999年、『JAVA PRESS』(技術評論社)にて、携帯アプリの開発方法の連載を開始。2001年、株式会社ドワンゴにて、世界初のJava搭載携帯電話「503i」のローンチタイトル『サムライロマネスク』の開発に携わる。以後、新端末の新機能を活用したアプリを作りつつ、技術書を書き続け、18年で40冊ほどに。現在はギリア株式会社にて、ヒトとAIの共生環境の実現を目指して、人工知能の研究開発に取り組んでいる。