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Bake-A-Node - シェーダーノードの出力状態をテクスチャにベイク出来る...

Amandeep氏によるシェーダーノードの出力状態をテクスチャにベイク出来る無料のBlenderアドオン「Bake-A-Node」が公開されました。

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PixPlant 5 - 1枚の画像からシームレステクスチャや各種マップを生成出...

FaronStudioのスマート3Dテクスチャリングツール『PixPlant』のバージョン5が突如リリースされてます!各種画像や写真素材からシームレステクスチャの生成や、法線マップ、AO、ディスプレイスメント等を生成する事が出来ます。

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Houdini 19 Sneak Peek - 膨大な量の機能強化が予定されてい...

SideFXの3DCGソフトウェア「Houdini」次期バージョンである「Houdini 19」のスニークピークが公開されました。

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Agama materials v0.13 - レイヤーのブレンドモード切替に対...

無料でダウンロード出来るノードベースのマテリアル構築&テクスチャベイキングソフト「Agama Materials」のバージョン0.13がリリースされました。

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Camera Shakify - リアルなカメラ手ブレを実現出来るBlender...

Ian Hubert(@Mrdodobird)氏によるBlender向けの高性能カメラ揺れアドオン「Camera Shakify」がGitHub上で無料公開されました!

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Maya、3ds Max のインディー版 | AREA JAPAN | Autodesk

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 - という気になる本が出るぞ!

ディープラーニング(深層学習)やってみたいけどちょっと敷居が…って人に最適な本が出るみたい。「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」


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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
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

  • 書籍名: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
  • 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:312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
内容サンプル

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