株式会社ボーンデジタル（東京都千代田区、代表取締役 村上 徹）は、書籍『Unity ML-Agents 実践ゲームプログラミング v2.2対応版』を全国の書店を通じて刊行します。
【概要】
書籍名：Unity ML-Agents 実践ゲームプログラミング v2.2対応版
刊行予定日：2022年12月20日
著者：布留川 英一
定価：3,960円（本体3,600円＋税10%）
ISBN：978-4-86246-544-3
サイズ：B5変形
ページ数：344ページ（オールカラー）
発行：株式会社ボーンデジタル
【概要】
書籍名：Unity ML-Agents 実践ゲームプログラミング v2.2対応版
刊行予定日：2022年12月20日
著者：布留川 英一
定価：3,960円（本体3,600円＋税10%）
ISBN：978-4-86246-544-3
サイズ：B5変形
ページ数：344ページ（オールカラー）
発行：株式会社ボーンデジタル
【書籍内容紹介】
本書は、2020年8月に刊行した「v1.1対応版」を最新版へのアップデートを行った改訂版です。
「Unity ML-Agents」（Unity Machine Learning Agents）は、Unityで「機械学習」の環境を構築するためのフレームワークです。ゲームに登場するキャラクターを「強化学習」で鍛えることで、人間の代わりになる対戦相手としたり、ゲームバランスの評価に活用したりなど、ゲームAIはさまざまなゲーム制作の場面で活用することができます。
本書では、はじめて「機械学習」にチャレンジする方から学んでいただけるように、機械学習の仕組みや学習方法の基礎から、サンプルプログラムを使った実践まで、ていねいに解説しました。また、AIを組み込んで活用する応用事例も多数掲載しており、ゲーム開発の現場ですぐに役立てることができます。
【著者について】
■ 布留川 英一（ふるかわ ひでかず）
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、新端末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、18年で40冊ほどに。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。
主な著書に『AlphaZero 深層学習・強化学習・探索 人工知能プログラミング実践入門』『OpenAI Gym/Baselines 深層学習・強化学習 人工知能プログラミング実践入門』『Unityではじめる機械学習・強化学習 Unity ML-Agents 実践ゲームプログラミング v1.1対応版』『BERT/GPT-3/DALL-E自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門』『Unityではじめる ROS・人工知能 ロボットプログラミング実践入門』（ボーンデジタル）など。共著として「Unityゲーム プログラミング・バイブル」「Unityゲーム プログラミング・バイブル 2nd Generation」（ボーンデジタル）がある。
【目次】
第1章 機械学習とUnity ML-Agentsの概要
1-1 人工知能と機械学習
1-2 教師あり学習と教師なし学習と強化学習
1-3 強化学習
1-4 Unity ML-Agentsの概要
第2章 はじめての学習環境の作成
2-1 開発環境の準備
2-2 プロジェクトの準備
2-3 はじめての学習環境の作成
2-4 学習と推論
2-5 学習の高速化
第3章 Unity ML-Agentsの基礎
3-1 状態と観察
3-2 行動
3-3 報酬とエピソード完了
3-4 決定
3-5 学習設定ファイル
3-6 mlagents-learn
3-7 TensorBoard
第4章 さまざまな学習方法
4-1 SAC
4-2 Discrete
4-3 Visual Observation
4-4 Raycast Observation
4-5 セルフプレイ
4-6 Curiosity
4-7 模倣学習
4-8 LSTM（Long Short-Term Memory）
4-9 カリキュラム学習
4-10 環境パラメータのランダム化
第5章 サンプルの学習環境
5-1 サンプル学習環境の準備
5-2 3DBall
5-3 GridWorld
5-4 PushBlock
5-5 Pyramids
5-6 WallJump
5-7 Hallway
5-8 Worm
5-9 Crawler
5-10 Walker
5-11 FoodCollector
5-12 Basic
5-13 Match3
5-14 Sorter
5-15 Soccer
5-16 CooperativePushBlock
5-17 DungeonEscape
第6章 ゲーム開発における強化学習の活用
6-1 ゲーム開発での強化学習エージェントの活用
6-2 ジャンプゲーム ー テストの自動化
6-3 障害物避けゲーム ー コンテンツのバランス調整のサポート
6-4 Puppo, The Corgi ー より自然な振る舞いを行うNPC
6-5 ドッジボール ー 人間の代わりとなる対戦相手
6-6 AIロボットサッカー ー ロボットの強化学習
第7章 Python APIを使った学習環境の構築
7-1 Python APIを使った学習
7-2 Gymラッパー
7-3 Python Low Level API
7-4 サイドチャネル
7-5 カスタムサイドチャネル
書籍紹介ページ URL：
https://www.borndigital.co.jp/book/28311.html
Amazon URL：
https://www.amazon.co.jp/dp/4862465447
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【本件に関するお問い合わせはこちら】
会社名：株式会社ボーンデジタル
http://www.borndigital.co.jp/
担当者：橋本 享広
TEL : 03-5215-8664
FAX : 03-5215-8667
E-mail:yukihiro-h@borndigital.jp
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本書は、2020年8月に刊行した「v1.1対応版」を最新版へのアップデートを行った改訂版です。
「Unity ML-Agents」（Unity Machine Learning Agents）は、Unityで「機械学習」の環境を構築するためのフレームワークです。ゲームに登場するキャラクターを「強化学習」で鍛えることで、人間の代わりになる対戦相手としたり、ゲームバランスの評価に活用したりなど、ゲームAIはさまざまなゲーム制作の場面で活用することができます。
本書では、はじめて「機械学習」にチャレンジする方から学んでいただけるように、機械学習の仕組みや学習方法の基礎から、サンプルプログラムを使った実践まで、ていねいに解説しました。また、AIを組み込んで活用する応用事例も多数掲載しており、ゲーム開発の現場ですぐに役立てることができます。
【著者について】
■ 布留川 英一（ふるかわ ひでかず）
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、新端末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、18年で40冊ほどに。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。
主な著書に『AlphaZero 深層学習・強化学習・探索 人工知能プログラミング実践入門』『OpenAI Gym/Baselines 深層学習・強化学習 人工知能プログラミング実践入門』『Unityではじめる機械学習・強化学習 Unity ML-Agents 実践ゲームプログラミング v1.1対応版』『BERT/GPT-3/DALL-E自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門』『Unityではじめる ROS・人工知能 ロボットプログラミング実践入門』（ボーンデジタル）など。共著として「Unityゲーム プログラミング・バイブル」「Unityゲーム プログラミング・バイブル 2nd Generation」（ボーンデジタル）がある。
【目次】
第1章 機械学習とUnity ML-Agentsの概要
1-1 人工知能と機械学習
1-2 教師あり学習と教師なし学習と強化学習
1-3 強化学習
1-4 Unity ML-Agentsの概要
第2章 はじめての学習環境の作成
2-1 開発環境の準備
2-2 プロジェクトの準備
2-3 はじめての学習環境の作成
2-4 学習と推論
2-5 学習の高速化
第3章 Unity ML-Agentsの基礎
3-1 状態と観察
3-2 行動
3-3 報酬とエピソード完了
3-4 決定
3-5 学習設定ファイル
3-6 mlagents-learn
3-7 TensorBoard
第4章 さまざまな学習方法
4-1 SAC
4-2 Discrete
4-3 Visual Observation
4-4 Raycast Observation
4-5 セルフプレイ
4-6 Curiosity
4-7 模倣学習
4-8 LSTM（Long Short-Term Memory）
4-9 カリキュラム学習
4-10 環境パラメータのランダム化
第5章 サンプルの学習環境
5-1 サンプル学習環境の準備
5-2 3DBall
5-3 GridWorld
5-4 PushBlock
5-5 Pyramids
5-6 WallJump
5-7 Hallway
5-8 Worm
5-9 Crawler
5-10 Walker
5-11 FoodCollector
5-12 Basic
5-13 Match3
5-14 Sorter
5-15 Soccer
5-16 CooperativePushBlock
5-17 DungeonEscape
第6章 ゲーム開発における強化学習の活用
6-1 ゲーム開発での強化学習エージェントの活用
6-2 ジャンプゲーム ー テストの自動化
6-3 障害物避けゲーム ー コンテンツのバランス調整のサポート
6-4 Puppo, The Corgi ー より自然な振る舞いを行うNPC
6-5 ドッジボール ー 人間の代わりとなる対戦相手
6-6 AIロボットサッカー ー ロボットの強化学習
第7章 Python APIを使った学習環境の構築
7-1 Python APIを使った学習
7-2 Gymラッパー
7-3 Python Low Level API
7-4 サイドチャネル
7-5 カスタムサイドチャネル
書籍紹介ページ URL：
https://www.borndigital.co.jp/book/28311.html
Amazon URL：
https://www.amazon.co.jp/dp/4862465447
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【本件に関するお問い合わせはこちら】
会社名：株式会社ボーンデジタル
http://www.borndigital.co.jp/
担当者：橋本 享広
TEL : 03-5215-8664
FAX : 03-5215-8667
E-mail:yukihiro-h@borndigital.jp
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