内容説明
「ＯｐｅｎＡＩ Ｇｙｍ」の概要を理解し、そこに含まれるレトロゲーム攻略のための「Ａｔａｒｉ 環境」、メガドライブやスーパーファミコンなどの市販ゲームを攻略するための「Ｇｙｍ Ｒｅｔｒｏ 環境」を使いながら、強化学習によるゲーム攻略のＡＩを基礎から手順を追って作成できます。強化学習アルゴリズムの実装セット「Ｓｔａｂｌｅ Ｂａｓｅｌｉｎｅｓ」に含まれる、最新の研究成果を含む多数のアルゴリズムの特徴と利用方法を学べます。強化学習を効率よく進めるための肝となる「マルチプロセッシング」「前処理」「ハイパーパラメータの調整」「クラウド学習」について、詳しく解説。
目次
１章 深層学習と強化学習の概要
２章 Ｐｙｔｈｏｎの開発環境の準備
３章 ＯｐｅｎＡＩ Ｇｙｍ
４章 Ｓｔａｂｌｅ Ｂａｓｅｌｉｎｅｓ
５章 Ａｔａｒｉ環境の攻略
６章 Ｇｙｍ Ｒｅｔｒｏ
７章 ソニック環境の攻略
８章 さまざまな強化学習環境
著者等紹介
布留川英一［フルカワヒデカズ］
１９７５年生まれ。群馬県出身。会津大学コンピュータ理工学部コンピュータソフトウェア学科卒。１９９９年、「ＪＡＶＡ ＰＲＥＳＳ」（技術評論社）にて、携帯アプリの開発方法の連載を開始。２００１年、株式会社ドワンゴにて、世界初のＪａｖａ搭載携帯電話「５０３ｉ」のローンチタイトル「サムライロマネスク」の開発に携わる。以後、携帯電話・スマートフォン・ロボットなど新ハードの新機能を活用したアプリを作りつつ、技術書を書き続け、２０年で４０冊ほど。現在はギリア株式会社にて、ヒトとＡＩの共生環境の実現を目指して、人工知能の研究開発に取り組んでいる（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
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