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物理挙動をベースとしたキャラクターアニメーション制作ソフトウェア「Cascadeur」の早期アクセスバージョンが公開されました!ライセンス形態や価格の詳細も発表されています。

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Custom Motion Blur for UE4 - 静止画でも手軽にモーシ...

Thomas Kole氏による、静止画でも手軽にモーションブラー表現を扱えるUE4アセット「Custom Motion Blur for UE4」がリリースされています。

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SweetRoll - 湾曲した半円UVをワンクリックで真っ直ぐにしてくれる無料...

Anti-Deuterium(Kameron Brooks氏)による、湾曲した半円UVをワンクリックで真っ直ぐにしてくれる無料のBlenderアドオン「SweetRoll」がリリースされました。

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BlenderboiによるBlenderのタイムラインやキーフレームの操作を支援するアドオン「Frame Ranger 2.0」がリリースされました!無料版の「Frame Ranger Lite」もありますよ!

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ALS V4 Custom video - UE4用のBPで構築された移動制御シ...

みなさーん「Advanced Locomotion System V4 (ALS V4)」触ってますか?アクションゲームを作るベースにこれを採用し改造するのもオススメですよ!という事で今回は、ALSV4をカスタマイズする方法を紹介した動画を集めてみました。

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Autodesk® Maya® Indie、Autodesk® 3ds Max® Indie | 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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