Bewertung:
Das Buch „Hands-On Reinforcement Learning for Game“ wird für seinen praxisnahen Ansatz und die gründliche Behandlung von Reinforcement-Learning-Konzepten gelobt, die es sowohl informativ als auch zugänglich machen. Es bietet praktische Programmierbeispiele und untersucht eine Reihe von Algorithmen im Detail, ideal für Leser, die ihr Verständnis für das Thema vertiefen wollen.
Vorteile:Das Buch zeichnet sich durch einen klaren praktischen Ansatz, eine hervorragende Struktur mit aufeinander aufbauenden Kapiteln, eine umfassende Abdeckung sowohl der angewandten als auch der theoretischen Aspekte des Reinforcement Learning, praktische Programmierdemonstrationen in Python unter Verwendung beliebter Bibliotheken und eine leichte Lesbarkeit für Anfänger aus.
Nachteile:Die theoretischen Grundlagen sind möglicherweise nicht ausreichend für Leser, die ein tiefgehendes theoretisches Wissen suchen, da das Buch hauptsächlich als praktischer Leitfaden dient. In einigen Rezensionen wird bemängelt, dass die Tipps im Buch zu viel Platz auf den Seiten einnehmen.
(basierend auf 3 Leserbewertungen)
Hands-On Reinforcement Learning for Games
Erforschen Sie Techniken des Reinforcement Learning (RL), um mit Python-Bibliotheken wie PyTorch, OpenAI Gym und TensorFlow innovative Spiele zu entwickeln. Hauptmerkmale Machen Sie sich mit den verschiedenen Reinforcement- und DRL-Algorithmen für die Spieleentwicklung vertraut. Lernen Sie, wie Sie Komponenten wie künstliche Agenten, Karten- und Level-Generierung sowie Audio-Generierung implementieren. Gewinnen Sie Einblicke in die neueste RL-Forschung und verstehen Sie, inwiefern diese mit der allgemeinen künstlichen Forschung vergleichbar ist.
Mit der zunehmenden Präsenz von KI in der Spieleindustrie stehen Entwickler vor der Herausforderung, hochgradig reaktionsfähige und anpassungsfähige Spiele zu entwickeln, indem sie künstliche Intelligenz in ihre Projekte integrieren. Dieses Buch ist Ihr Leitfaden, um zu lernen, wie verschiedene Reinforcement-Learning-Techniken und -Algorithmen eine wichtige Rolle bei der Spieleentwicklung mit Python spielen.
Dieses Buch beginnt mit den Grundlagen und hilft Ihnen, eine solide Basis im Bereich des Reinforcement Learning für die Spieleentwicklung aufzubauen. Jedes Kapitel hilft Ihnen bei der Implementierung verschiedener Verstärkungslerntechniken, wie Markov-Entscheidungsprozesse (MDPs), Q-Learning, Actor-Critic-Methoden, SARSA und deterministische Policy-Gradient-Algorithmen, um logische selbstlernende Agenten zu erstellen. Das Erlernen dieser Techniken wird Ihre Spielentwicklungsfähigkeiten verbessern und eine Vielzahl von Funktionen hinzufügen, um die Produktivität Ihres Spielagenten zu verbessern. Im weiteren Verlauf werden Sie verstehen, wie Deep Reinforcement Learning (DRL)-Techniken eingesetzt werden können, um Strategien zu entwickeln, mit denen Agenten aus ihren Handlungen lernen und fesselnde Spiele entwickeln können.
Am Ende dieses Buches werden Sie in der Lage sein, Techniken des Reinforcement Learning anzuwenden, um eine Vielzahl von Projekten zu erstellen und zu Open-Source-Anwendungen beizutragen. Was Sie lernen werden Verstehen Sie, wie Deep Learning in einen RL-Agenten integriert werden kann Erforschen Sie grundlegende bis fortgeschrittene Algorithmen, die üblicherweise in der Spieleentwicklung verwendet werden Bauen Sie Agenten, die lernen und Probleme in allen Arten von Umgebungen lösen können Trainieren Sie einen Deep Q-Network (DQN)-Agenten, um das CartPole-Balancing-Problem zu lösen Entwickeln Sie Spiele-KI-Agenten, indem Sie die Mechanismen hinter komplexer KI verstehen Integrieren Sie alle gelernten Konzepte in neue Projekte oder Spiele-Agenten Für wen ist dieses Buch?
Wenn Sie ein Spieleentwickler sind, der KI-Techniken einsetzen möchte, um Spiele der nächsten Generation von Grund auf neu zu entwickeln, ist dieses Buch genau das Richtige für Sie. Praktiker im Bereich des maschinellen Lernens und Deep Learning sowie RL-Forscher, die verstehen wollen, wie man selbstlernende Agenten im Spielebereich einsetzt, werden dieses Buch ebenfalls nützlich finden. Kenntnisse in der Spieleentwicklung und Python-Programmiererfahrung sind erforderlich. Inhaltsverzeichnis Dynamisches Programmieren und die Bellman-Gleichung Monte-Carlo-Methoden Temporales Differenzlernen SARSA erforschen Mit DQN in die Tiefe gehen Mit DDQN in die Tiefe gehen Policy-Gradienten-Methoden Optimieren für kontinuierliche Steuerung Alles über Rainbow DQN ML-Agenten nutzen DRL-Frameworks 3D-Welten Von DRL zu AGI
| ISBN: | 9781839214936 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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