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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 프로그래밍 개발/방법론 > 게임 프로그래밍
· ISBN : 9791158391256
· 쪽수 : 236쪽
· 출판일 : 2018-11-22
책 소개
목차
▣ 01장: 머신러닝 및 ML-Agents 소개
머신러닝
__훈련 모델
__머신러닝 예제
__게임에 사용되는 머신러닝
ML-Agents
예제 실행
__에이전트 브레인 설정
환경 만들기
__스크립트 이름 바꾸기
Academy, Agent, Brain 컴포넌트
__Academy 설정
__Agent 설정
__Brain 설정
연습문제
요약
▣ 02장: 밴딧과 강화학습
강화학습
__에이전트 구성
상황별 밴딧과 상태
__상황별 밴딧 만들기
__ContextualDecision 스크립트 만들기
__에이전트 업데이트
탐색과 이용
__SimpleDecision을 사용한 의사결정
MDP와 벨만 방정식
Q 학습 및 연결 에이전트
__Q 학습 ConnectedDecision 스크립트 살펴보기
연습문제
요약
▣ 03장: 파이썬을 이용한 심층강화학습
파이썬과 관련 도구 설치
__설치
__설치 테스트
ML-Agent 외부 브레인
__환경 실행
신경망 기초
__어쨌든 신경망이 하는 일은 무엇인가?
심층 Q 학습
__심층 신경망 구축
__모델 훈련
__텐서 탐색
근위 정책 최적화
__PPO 구현
__텐서보드를 사용한 훈련 통계 이해
연습문제
요약
▣ 04장: 더 깊은 딥러닝 속으로
에이전트 훈련 문제
__훈련이 잘못되었을 때
합성곱 신경망
경험 재연
__경험을 바탕으로 빌드하기
부분 관측성, 메모리, 순환 신경망
__부분 관측성
__기억과 순환 신경망
비동기 연기자-비평가 훈련
__다중 비동기 에이전트 훈련
연습문제
요약
▣ 05장: 게임하기
다중 에이전트 환경
적대적 자체 플레이
__내부 브레인 사용
__훈련된 브레인을 내부적으로 사용하기
결정 및 주문형 결정
__통통 튀는 바나나
모방 학습
__복제 행동 훈련기 설정
커리큘럼 학습
연습문제
요약
▣ 06장: 다시 만들어 보는 테라리엄 - 다중 에이전트 생태계
테라리엄이란?
__에이전트 생태계 구축
__유니티 애셋 가져오기
__환경 구축
기본 테라리엄: 식물과 초식 동물
__구조를 기다리는 초식 동물
__초식 동물 구축
__초식 동물 훈련
육식 동물: 사냥꾼
__육식 동물 구축
__육식 동물 훈련
다음 단계들
연습문제
요약
