Értékelés:
A „Hands-On Reinforcement Learning for Game” című könyvet dicsérik a gyakorlatias megközelítéséért és a megerősítő tanulás koncepcióinak alapos lefedettségéért, ami egyszerre informatív és hozzáférhetővé teszi. Gyakorlati kódolási példákkal szolgál, és részletesen tárgyal egy sor algoritmust, ideális a téma mélyebb megértését kereső olvasók számára.
Előnyök:A könyv világos gyakorlati megközelítéssel, kiváló felépítéssel, egymásra épülő fejezetekkel, a megerősítéses tanulás alkalmazott és elméleti aspektusainak átfogó lefedettségével, népszerű könyvtárakat használó gyakorlati kódolási bemutatókkal Python nyelven, valamint a kezdők számára is könnyen olvasható könyvvel rendelkezik.
Hátrányok:Az elméleti alapok nem biztos, hogy elegendőek a mélyreható elméleti ismereteket kereső olvasók számára, mivel a könyv elsősorban gyakorlati útmutatóként szolgál. Egyes vélemények szerint a könyvben található tippek túl sok oldalt foglalnak el.
(3 olvasói vélemény alapján)
Hands-On Reinforcement Learning for Games
Fedezze fel a megerősítő tanulás (RL) technikáit, hogy élvonalbeli játékokat építsen olyan Python könyvtárak segítségével, mint a PyTorch, az OpenAI Gym és a TensorFlow Főbb jellemzők Ismerje meg a különböző megerősítő és DRL algoritmusokat a játékfejlesztéshez Tanulja meg, hogyan kell megvalósítani az olyan komponenseket, mint a mesterséges ügynökök, a térkép- és szintgenerálás, valamint a hanggenerálás Szerezzen betekintést a legmodernebb RL-kutatásba, és értse meg, hogy ez hogyan hasonlít a mesterséges általános kutatáshoz Könyv leírás
A mesterséges intelligencia növekvő jelenlétével a játékiparban a fejlesztők számára kihívást jelent, hogy a mesterséges intelligencia projektjeikbe való integrálásával nagymértékben reagáló és adaptív játékokat hozzanak létre. Ez a könyv az Ön útmutatója ahhoz, hogy megtanulja, hogyan játszanak fontos szerepet a különböző megerősített tanulási technikák és algoritmusok a Python nyelvvel történő játékfejlesztésben.
Ez a könyv az alapoktól kezdve segít abban, hogy erős alapokat teremtsen a játékfejlesztéshez szükséges megerősített tanulásban. Minden fejezet segítséget nyújt a különböző megerősítéses tanulási technikák, például a Markov-döntési folyamatok (MDP), a Q-tanulás, a szereplő-kritikus módszerek, a SARSA és a determinisztikus szabályzati gradiens algoritmusok alkalmazásához, hogy logikusan felépíthessünk önképző ágenseket. Ezeknek a technikáknak a megtanulása javítja a játékfejlesztési készségeit, és számos olyan funkcióval bővíti a játékügynök termelékenységét, amelyek javítják a játékügynök termelékenységét. Ahogy haladsz előre, megérted, hogyan használhatók a mély megerősítő tanulási (DRL) technikák olyan stratégiák kidolgozására, amelyek segítségével az ágensek tanulhatnak a cselekedeteikből, és magával ragadó játékokat építhetnek.
A könyv végére készen áll majd arra, hogy a megerősítéses tanulási technikákat különböző projektek létrehozására és nyílt forráskódú alkalmazásokhoz való hozzájárulásra alkalmazza. Amit tanulni fogsz Megérti, hogyan integrálható a mélytanulás egy RL-ügynökbe Megismeri a játékfejlesztésben általánosan használt alapvető és haladó algoritmusokat Olyan ügynököket épít, amelyek képesek tanulni és problémákat megoldani mindenféle környezetben Egy Deep Q-Network (DQN) ügynök kiképzése a CartPole egyensúlyozási probléma megoldására Játékos AI-ügynökök fejlesztése a komplex AI mögötti mechanizmus megértésével Az összes megtanult koncepció integrálása új projektekbe vagy játékügynökökbe Kinek szól ez a könyv?
Ha játékfejlesztő vagy, aki mesterséges intelligencia technikákat szeretne alkalmazni, hogy a következő generációs játékokat a semmiből építse fel, ez a könyv neked szól. A gépi tanulás és a mélytanulás gyakorlói, valamint az RL-kutatók, akik szeretnék megérteni, hogyan használhatók az öntanuló ágensek a játék területén, szintén hasznosnak találják ezt a könyvet. A játékfejlesztés ismerete és Python programozási tapasztalat szükséges. Tartalomjegyzék A jutalomalapú tanulás megértése Dinamikus programozás és a Bellman-egyenlet Monte Carlo-módszerek Időbeli differenciatanulás A SARSA felfedezése A DQN mélyebbre hatolása A DDQN mélyebbre hatolása A DDQN irányelv-gradiens módszerek Optimalizálás a folyamatos irányításra Mindent a Rainbow DQN-ről Az ML-ügynökök kihasználása DRL-keretek 3D-világok A DRL-től az AGI-ig.
