Description
유니티를 이용하여 직접 게임을 제작하고 ML-Agents로 강화학습 환경을 구성할 수 있습니다!
유니티 ML-Agents는 게임 엔진인 유니티를 통해 제작한 시뮬레이션 환경을 강화학습을 위한 환경으로 만들어주는 고마운 도구이다. ML-Agents를 통해 많은 개발자, 연구자들이 원하는 강화학습 환경을 직접 만들 수 있게 되면서 ML-Agents는 학술적, 산업적으로 강화학습의 사용에 있어 중요한 도구가 되었다. 하지만 아직까지도 ML-Agents, 그중에서도 특히 ML-Agents 2.0 이후의 버전을 다루는 참고 자료가 많지 않기 때문에 ML-Agents를 사용하는 데 어려움이 많았다.
이 책은 유니티, ML-Agents, 심층강화학습 등 유니티 ML-Agents를 사용하는 데 필요한 다양한 내용을 다룬다. 또한 이 책은 2020년 출간된 ≪텐서플로와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습≫의 개정판으로 최신버전의 ML-Agents에 대한 내용을 다루고 있다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 강화학습의 기초 용어 및 이론
◎ 유니티 설치 및 기초 사용법
◎ 유니티 ML-Agents 설치, 구성 요소 및 사용법 설명(mlagents-learn, Python API)
◎ 강화학습 환경 제작: 그리드월드, 드론, 카트레이싱
◎ 강화학습 알고리즘 이론 학습 및 코드 구현: DQN, A2C, DDPG, BC
◎ ML-Agents 예제 환경을 이용한 강화학습 환경 제작
◎ 무료 에셋을 이용한 강화학습 환경 제작
이 책은 유니티, ML-Agents, 심층강화학습 등 유니티 ML-Agents를 사용하는 데 필요한 다양한 내용을 다룬다. 또한 이 책은 2020년 출간된 ≪텐서플로와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습≫의 개정판으로 최신버전의 ML-Agents에 대한 내용을 다루고 있다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 강화학습의 기초 용어 및 이론
◎ 유니티 설치 및 기초 사용법
◎ 유니티 ML-Agents 설치, 구성 요소 및 사용법 설명(mlagents-learn, Python API)
◎ 강화학습 환경 제작: 그리드월드, 드론, 카트레이싱
◎ 강화학습 알고리즘 이론 학습 및 코드 구현: DQN, A2C, DDPG, BC
◎ ML-Agents 예제 환경을 이용한 강화학습 환경 제작
◎ 무료 에셋을 이용한 강화학습 환경 제작
파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습 (다양한 게임을 제작하며 배우는 심층강화학습)
$29.14