【中文普通话】5.5小时Unity游戏设计中的机器学习

发布日期：4/2023
由Robotics school Robotikos mokykla创建
MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2声道
类型：在线学习 | 语言：中文普通话| 时长：22讲座（5小时31分钟）| 大小：4 GB

通过Unity的游戏开发，学习人工智能和强化学习。

您将学到什么：
学生将在中级水平上学习使用Unity进行编码：他们将学习基本的编程概念以及如何创建计算机游戏。
学生将学习训练简单的强化学习算法来完成所需的任务。
学生将能够训练一组策略优化算法，以训练代理人行走并达到目标。
您将能够创建自己的游戏环境和代理。
您将能够训练进化算法来平衡球在角色头上的动作。
Python机器学习入门
学生将能够训练CNN和PPO算法的组合。

要求：
基本的编程知识
您需要一台台式机或笔记本电脑。
您必须愿意并渴望学习。
Python的初级水平。

描述：
在本课程中，您将通过Unity和Python的游戏设计，介绍机器学习的基础知识。首先，您将了解ML和Python的基础知识，学习诸如监督学习、回归和梯度下降等简单的ML概念。之后，您将熟悉强化学习，并尝试理解和应用强化学习、深度神经网络和其他算法的组合，在Unity环境中帮助您的代理人完成复杂和动态的任务。最后，您将学习如何构建动态的全功能RL环境和代理，以便在游戏中进行训练。您不仅可以从头开始创建自己的RL算法（如Q-learning、SARSA和PPO），还可以根据环境的需求进行自定义，并在Unity中训练您的代理。您将获得在ML行业中广泛使用的工具和库的经验，如：Unity3D、Pytorch、mlagents-learn、scikit-learn等。我们希望本课程能帮助您更好地理解和准备开发自己游戏中真正智能的代理和角色的旅程。让我们开始吧！

适合人群：
想深入了解人工智能的初学者程序员。
对游戏开发和人工智能感兴趣的所有人。