파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습 상세페이지
출간 정보
- 2022.08.20 전자책 출간
- 2022.07.22 종이책 출간
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TTS(듣기) 미지원
파일 정보
- 332 쪽
- 32.1MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791158393625
ECN
-
파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습
작품 정보
유니티를 이용하여 직접 게임을 제작하고 ML-Agents로 강화학습 환경을 구성할 수 있습니다!
유니티 ML-Agents는 게임 엔진인 유니티를 통해 제작한 시뮬레이션 환경을 강화학습을 위한 환경으로 만들어주는 고마운 도구이다. ML-Agents를 통해 많은 개발자, 연구자들이 원하는 강화학습 환경을 직접 만들 수 있게 되면서 ML-Agents는 학술적, 산업적으로 강화학습의 사용에 있어 중요한 도구가 되었다. 하지만 아직까지도 ML-Agents, 그중에서도 특히 ML-Agents 2.0 이후의 버전을 다루는 참고 자료가 많지 않기 때문에 ML-Agents를 사용하는 데 어려움이 많았다.
이 책은 유니티, ML-Agents, 심층강화학습 등 유니티 ML-Agents를 사용하는 데 필요한 다양한 내용을 다룬다. 또한 이 책은 2020년 출간된 ≪텐서플로와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습≫의 개정판으로 최신버전의 ML-Agents에 대한 내용을 다루고 있다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
- 강화학습의 기초 용어 및 이론
- 유니티 설치 및 기초 사용법
- 유니티 ML-Agents 설치, 구성 요소 및 사용법 설명(mlagents-learn, Python API)
- 강화학습 환경 제작: 그리드월드, 드론, 카트레이싱
- 강화학습 알고리즘 이론 학습 및 코드 구현: DQN, A2C, DDPG, BC
- ML-Agents 예제 환경을 이용한 강화학습 환경 제작
- 무료 에셋을 이용한 강화학습 환경 제작
유니티 ML-Agents는 게임 엔진인 유니티를 통해 제작한 시뮬레이션 환경을 강화학습을 위한 환경으로 만들어주는 고마운 도구이다. ML-Agents를 통해 많은 개발자, 연구자들이 원하는 강화학습 환경을 직접 만들 수 있게 되면서 ML-Agents는 학술적, 산업적으로 강화학습의 사용에 있어 중요한 도구가 되었다. 하지만 아직까지도 ML-Agents, 그중에서도 특히 ML-Agents 2.0 이후의 버전을 다루는 참고 자료가 많지 않기 때문에 ML-Agents를 사용하는 데 어려움이 많았다.
이 책은 유니티, ML-Agents, 심층강화학습 등 유니티 ML-Agents를 사용하는 데 필요한 다양한 내용을 다룬다. 또한 이 책은 2020년 출간된 ≪텐서플로와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습≫의 개정판으로 최신버전의 ML-Agents에 대한 내용을 다루고 있다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
- 강화학습의 기초 용어 및 이론
- 유니티 설치 및 기초 사용법
- 유니티 ML-Agents 설치, 구성 요소 및 사용법 설명(mlagents-learn, Python API)
- 강화학습 환경 제작: 그리드월드, 드론, 카트레이싱
- 강화학습 알고리즘 이론 학습 및 코드 구현: DQN, A2C, DDPG, BC
- ML-Agents 예제 환경을 이용한 강화학습 환경 제작
- 무료 에셋을 이용한 강화학습 환경 제작
작가 소개
민규식 kyushikmin@gmail.com
한양대학교 미래자동차공학과에서 박사학위를 취득했으며 현재 카카오에서 AI 엔지니어로 일하고 있다. 강화학습 관련 페이스북 그룹인 Reinforcement Learning Korea의 운영진으로 활동하고 있으며 유니티 코리아에서 공인한 유니티 전문가 그룹인 Unity Masters 3~5기로 활동했다.
이현호 ramanuzann@gmail.com
대학에서 응용수학 및 컴퓨터공학을 전공하였고, ML을 통해 문제들을 해결하는 일을 해왔다. 현재 카카오엔터프라이즈에서 ML 엔지니어로 일하고 있고, MLOps 플랫폼 제작 업무를 수행하고 있다.
김영록 schrodinger8834@gmail.com
대구대학교에서 물리학을 전공하여 학사학위를 취득하였다. 현재는 경북대학교 인공지능학과에 석, 박사 통합 과정으로 재학 중이며 주 연구 분야는 강화학습, 통신 및 최적화 이론이다.
정유정 yujeong.jeong94@gmail.com
숭실대학교에서 글로벌미디어학부를 전공하였고, LG전자 로봇 개발 부서에서 SW엔지니어로 일했다. 현재는 마키나락스에서 유니티 개발 및 ML 엔지니어로 일하고 있다.
정규열 raptorjung@gmail.com
게임 클라이언트 프로그래머로 3년 근무(60초 용사, 노블레스 제로, DC언체인드 등등 제작)했으며 이후 강화학습에 대한 관심이 생겨 경기대학교 컴퓨터 과학과에서 석사학위를 취득하였다. 석사 과정 동안 주로 협력적인 멀티 에이전트 강화학습을 연구하였으며 게임 도메인에 적용해왔다. 현재는 넷마블에서 강화학습 엔지니어로 일하고 있다.
박유민 qkrdbals1630@gmail.com
경희대학교에서 응용수학부 및 컴퓨터공학부를 복수전공하였고, 현재 경희대학교 컴퓨터공학 박사 과정으로 재학 중이다. 주 연구 분야는 네트워크 도메인에서 머신러닝을 활용한 통신 자원 최적화이다.
한양대학교 미래자동차공학과에서 박사학위를 취득했으며 현재 카카오에서 AI 엔지니어로 일하고 있다. 강화학습 관련 페이스북 그룹인 Reinforcement Learning Korea의 운영진으로 활동하고 있으며 유니티 코리아에서 공인한 유니티 전문가 그룹인 Unity Masters 3~5기로 활동했다.
이현호 ramanuzann@gmail.com
대학에서 응용수학 및 컴퓨터공학을 전공하였고, ML을 통해 문제들을 해결하는 일을 해왔다. 현재 카카오엔터프라이즈에서 ML 엔지니어로 일하고 있고, MLOps 플랫폼 제작 업무를 수행하고 있다.
김영록 schrodinger8834@gmail.com
대구대학교에서 물리학을 전공하여 학사학위를 취득하였다. 현재는 경북대학교 인공지능학과에 석, 박사 통합 과정으로 재학 중이며 주 연구 분야는 강화학습, 통신 및 최적화 이론이다.
정유정 yujeong.jeong94@gmail.com
숭실대학교에서 글로벌미디어학부를 전공하였고, LG전자 로봇 개발 부서에서 SW엔지니어로 일했다. 현재는 마키나락스에서 유니티 개발 및 ML 엔지니어로 일하고 있다.
정규열 raptorjung@gmail.com
게임 클라이언트 프로그래머로 3년 근무(60초 용사, 노블레스 제로, DC언체인드 등등 제작)했으며 이후 강화학습에 대한 관심이 생겨 경기대학교 컴퓨터 과학과에서 석사학위를 취득하였다. 석사 과정 동안 주로 협력적인 멀티 에이전트 강화학습을 연구하였으며 게임 도메인에 적용해왔다. 현재는 넷마블에서 강화학습 엔지니어로 일하고 있다.
박유민 qkrdbals1630@gmail.com
경희대학교에서 응용수학부 및 컴퓨터공학부를 복수전공하였고, 현재 경희대학교 컴퓨터공학 박사 과정으로 재학 중이다. 주 연구 분야는 네트워크 도메인에서 머신러닝을 활용한 통신 자원 최적화이다.
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