【U3D教程】游戏设计中的机器学习_CGART

224【U3D教程】游戏设计中的机器学习【U3D教程】Machine Learning in Game Design发布时间：2023年4月
创建者：机器人学校（Robotikos mokykla）

格式：MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1千赫兹，双声道
类别：电子学习 | 语言：英语 | 时长：22讲（5小时31分钟） | 大小：4 GB

通过Unity游戏开发学习人工智能与强化学习

### 你将学到
– 学生将学习中级水平的Unity编程：掌握基本编程概念以及电脑游戏的创建方法。
– 学生将学习训练简单的强化学习算法来完成特定任务。
– 学生将能够结合策略优化算法，训练智能体行走并达成目标。
– 你将能够创建自己的游戏环境和智能体。
– 你将能够训练进化算法，使角色用头部平衡球体。
– 入门级Python机器学习知识。
– 学生将能够训练结合卷积神经网络（CNN）和PPO算法的模型。

### 先决条件
– 具备基础编程知识
– 需要一台台式机或笔记本电脑
– 必须有学习的意愿和热情
– 具备入门级Python知识

### 课程描述
在本课程中，你将通过Unity和Python的游戏设计入门机器学习基础知识。首先，你会接触机器学习和Python的核心基础，学习监督学习、回归、梯度下降等简单的机器学习概念。之后，你将了解强化学习，并尝试在Unity环境中理解和应用强化学习、深度神经网络及其他算法的组合，帮助智能体完成复杂且动态的任务。最后，你将学习如何构建功能完善的动态强化学习环境和智能体，以便后续在游戏中进行训练。

你不仅能从零开始创建自己的强化学习算法（如Q-learning、SARSA、PPO等），还能根据环境需求对其进行定制，在Unity中训练智能体。你将接触到机器学习行业中广泛使用的工具和库，包括Unity3D、Pytorch、mlagents-learn、scikit-learn等。

我们希望本课程能帮助你更好地理解并为开发自己游戏中真正智能的智能体和角色做好准备。让我们开始吧！

### 适合人群
– 想要深入研究人工智能的初级程序员。
– 希望通过Python在Unity中创建自己的强化学习算法的所有人。
– 想要深入研究游戏开发和人工智能的人。橙光艺术网-(CGART.net)