Удаление [Udemy] Reinforcement Learning: AI Flight with Unity ML-Agents [ENG-RUS]

Машинное Обучение с Подкреплением: полет ИИ на Unity с Агентами Машинного Обучения

"Udemy" на русском


​

Автор: Adam Kelly Immersive Limit

Студия: Udemy

Год: 2020

Продолжительность: 14 часа 12 минут

Язык: Английский

Требования:​

• Средние навыки программирования (Unity использует C#)​
• Компьютер, на котором работает Unity 2019.2 или выше​
• Базовые умения работы с Unity (перемещение по интерфейсу и использование его)​
• Не обязательно: базовые умения в Blender (перемещение по интерфейсу и использование его)​
• Не обязательно: опыт в области Машинного Обучения - поможет вам разобраться, но не обязателен

Описание:

Заинтересованы в пересечении видеоигр и искусственного интеллекта? Если это так, то вам понравятся ML-агенты Unity.

Обучение с подкреплением ML-агентов, естественно, более интуитивно понятно, чем другие способы машинного обучения, потому что вы можете наблюдать за тем, как ваша нейронная сеть обучается в трехмерной среде в реальном времени, основываясь на получении вознаграждения за хорошее поведение. Это интересно, потому что вы можете легко применить его к своим собственным видеоиграм, а не работать с упрощенными примерами задач в библиотеке, такой как OpenAI Gym.

В этом курсе мы создадим полноценную игру с невероятно сложными противниками ИИ.

Мы начнем с введения в ML-агентов, включая пример того, как использовать и обучать их.

Затем мы применим Blender для создания пользовательских ресурсов для нашей игры (вы можете пропустить эту часть, если хотите только писать код).

Далее мы создадим полноценную среду для агентов, управляющих самолетами и научим их летать через контрольно-пропускные пункты, не врезаясь в препятствия.

Наконец, мы возьмем наших обученных агентов и создадим для них полноценную игру, в которую вы сможете играть. В ней будет включая меню для выбора уровня и сложности.
Важное примечание 1: Мы НЕ разбираем основы глубокого обучения или обучения с подкреплением в этом курсе. Мы сосредоточимся на том, как использовать ML-Agents, абстрагируюясь от сложных вещей и сосредотачиваясь на создании нашей учебной среды и использования вознаграждений.

Важное примечание 2: Хотя курс был записан с ML-Agents версии 0.11, существует лекция, посвященная небольшим изменениям, необходимым для использования последних версий (v0.12 и v0.13).

По мере прохождения курса у вас будет множество возможностей изменить его и использовать для своих целей. В конце у вас будет полная игра, которой вы сможете поделиться с друзьями, добавить в свое портфолио или продать на игровом рынке.

Для кого этот курс:
Не новички в разработке программного обеспечения с интересом к искусственному интеллекту, Unity
Разработчики, которые хотят использовать Обучение с подкреплением, без необходимости разбираться в тонкостях.
Разработчики игр заинтересованы в добавлении искусственного интеллекта в свои игры

​

Спойлер: Оригинальное описание

Interested in the intersection of video games and artificial intelligence? If so, you will love Unity ML-Agents.

Reinforcement Learning with ML-Agents is naturally more intuitive than other machine learning approaches because you can watch your neural network learn in a real-time 3d environment based on rewards for good behavior. It's more fun because you can easily apply it to your own video game ideas rather than working with simplified example problems in a library like OpenAI Gym.

In this course, we will create a complete game with incredibly challenging AI opponents.

• We'll start with an introduction to ML-Agents, including how to use and train the example content.
  
  
• Then, we'll use Blender to make custom assets for our game (you can skip that part if you just want to code).
  
  
• Next, we'll create a full environment for the airplane agents and train them to fly through checkpoints without crashing into obstacles.
  
  
• Finally, we'll take our trained agents and build a full game around them that you can play, including menus for level and difficulty selection.

Important note 1: We DO NOT cover the foundations of deep learning or reinforcement learning in this course. We will focus on how to use ML-Agents, which abstracts the hard stuff and allows us to focus on building our training environment and crafting rewards.

Important note 2: While the course was recorded with ML-Agents version 0.11, there is a lecture devoted to the few changes needed to use the latest versions (v0.12 and v0.13).

As you work through the course, you'll have plenty of opportunities to customize it and make it your own. At the end, you'll have a complete game that you can share with friends, add to your portfolio, or sell on a game marketplace.

Для кого этот курс:

• Intermediate software developers with an interest in AI in the Unity3d Game Engine
• Developers that want to use Reinforcement Learning, but don't need to know the low level details
• Game developers interested in adding neural network AI to their games

Страница курса:

Пример перевода:

Курс зарезервировал squal, начнет переводить, когда запишутся минимум 80-85 человек​

 

Добавлен пример перевода