서강대학교 로욜라도서관

탑메뉴

전체메뉴

전체메뉴닫기


검색

상세정보

텐서플로와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습 : 다섯 가지 게임을 제작하며 살펴보는 심층강화학습

상세정보
자료유형단행본
서명/저자사항텐서플로와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습 : 다섯 가지 게임을 제작하며 살펴보는 심층강화학습 / 민규식 [외] 지음
발행사항파주 : 위키북스, 2020
형태사항xxii, 526 p. : 천연색삽화, 표 ; 24 cm
총서명데이터 사이언스 시리즈 ;46
ISBN9791158391430
일반주기 색인수록
공저자: 신명재, 윤성훈, 이현호, 정규석, 조동헌
언어한국어

소장정보

서비스 이용안내
  • 찾지못한자료찾지못한자료
  • SMS발송SMS발송
메세지가 없습니다
No. 등록번호 청구기호 소장처/자료실 도서상태 반납예정일 예약 서비스
1 1362502 006.31 텐531 1관4층 일반도서 정리중 예약


서평 (0 건)

서평추가

서평추가
별점
별0점
  • 별5점
  • 별4.5점
  • 별4점
  • 별3.5점
  • 별3점
  • 별2.5점
  • 별2점
  • 별1.5점
  • 별1점
  • 별0.5점
  • 별0점
제목입력
본문입력

*주제와 무관한 내용의 서평은 삭제될 수 있습니다.

출판사 제공 책소개

출판사 제공 책소개 일부

강화학습 환경을 제작하고 심층강화학습 알고리즘까지 직접 구현한다!

알파고 이후 강화학습이 많은 사람들에게 관심을 받기 시작했다. 더불어 직접 시뮬레이션 환경을 제작하여 강화학습을 접목하고자 하는 사람도 많아지고 있다. 이를 위해 게임 엔진 회사인 유니티에서 ML-Agents라는 툴을 오픈소스로 공개했다.
하지만 이는 딥러닝, 강화학습, 유니티, ML-Agents 모두에 대한 전반적인 지식을 필요로 했다. 지금까지는 이 모든 지식을 다루는 참고 자료가 부족했기 때문에 ML-Agents에 대한 사용이 어려웠다.
이 책은 딥러닝, 강화학습, 유니티, ML-Agents 모든 내용을 다루는 참고 자료로 AI를 잘 모르는 게임 개발자, 게임 개발을 잘 모르는 AI 개발자 그리고 둘 다 모르는 초보 개발자 모두를 위한 책이다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

◎ 강화학습의 기초 개념
◎ 딥러닝의 기초 이론과 알고리즘: ANN, CNN
◎ 심층강화학습 알고리즘: DQN, DDPG, DDDQN, BC
◎ 유니티 ML-Agents를 통한 강화학습 게임 환경 제작: 소코반...

출판사 제공 책소개 전체

강화학습 환경을 제작하고 심층강화학습 알고리즘까지 직접 구현한다!

알파고 이후 강화학습이 많은 사람들에게 관심을 받기 시작했다. 더불어 직접 시뮬레이션 환경을 제작하여 강화학습을 접목하고자 하는 사람도 많아지고 있다. 이를 위해 게임 엔진 회사인 유니티에서 ML-Agents라는 툴을 오픈소스로 공개했다.
하지만 이는 딥러닝, 강화학습, 유니티, ML-Agents 모두에 대한 전반적인 지식을 필요로 했다. 지금까지는 이 모든 지식을 다루는 참고 자료가 부족했기 때문에 ML-Agents에 대한 사용이 어려웠다.
이 책은 딥러닝, 강화학습, 유니티, ML-Agents 모든 내용을 다루는 참고 자료로 AI를 잘 모르는 게임 개발자, 게임 개발을 잘 모르는 AI 개발자 그리고 둘 다 모르는 초보 개발자 모두를 위한 책이다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

◎ 강화학습의 기초 개념
◎ 딥러닝의 기초 이론과 알고리즘: ANN, CNN
◎ 심층강화학습 알고리즘: DQN, DDPG, DDDQN, BC
◎ 유니티 ML-Agents를 통한 강화학습 게임 환경 제작: 소코반, 드론, 퐁, 닷지
◎ ML-Agents 예제 환경을 이용한 강화학습 환경 제작
◎ 무료 에셋을 이용한 강화학습 환경 제작
◎ 점점 더 난이도를 높여가며 학습하는 커리큘럼 강화학습 환경 제작
◎ 에이전트끼리 대결하며 학습하는 적대적 강화학습 환경 제작
이전 다음

함께 비치된 도서