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

ボーンデジタル
布留川英一　

• 価格: 3,520円（本体3,200円＋税）
• 発行年月: 2020年02月
• 判型: Ｂ５
• ISBN: 9784862464729

内容情報

[BOOKデータベースより]

「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。

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

[日販商品データベースより]

AIで「ソニック」「レトロゲーム」「Unityゲーム」「マインクラフト」「スタークラフト2」「ロボット制御」「FX・株トレード」を攻略

人工知能によるゲームの攻略は、ゲーム開発者のみならず、機械学習を学びたい学生や研究者にとっても、最もホットな話題となっており、日々新たな攻略アルゴリズムが発表されています。そのなかでも、2015年12月に設立された非営利団体「OpenAI」は、その中心的な存在となっています。

「OpenAI」は、誰でも自由に使える強化学習ツールキット「OpenAI Gym」を公開しており、このなかにはAtraiのゲーム環境やロボット制御の環境などの学習用の環境が多数含まれています。本書では、この「OpenAI Gym」を使って、ゲームを攻略するAIを作るための手法を手順を追って解説しています。

「OpenAI Gym」では、さまざまな強化学習アルゴリズムがまとめられた「Stable Baselines」を組み合わせて学習を行うため、本書でも「Stable Baselines」の概要から各アルゴリズムの詳細、学習状況の監視の方法などをサンプルを作りながら紹介しています。

Atraiのゲーム環境には、AIで攻略するための無償のゲームが数多く含まれていますが、「OpenAI Gym」の「Gym Retro」環境は、より高度な市販ゲームを攻略するためのもので、本書では実際に有償の「ソニック・ザ・ヘッジホッグ」（セガ／メガドライブ版）のゲームを入手して攻略していきます。

「OpenAI Gym」は、レトロゲーム以外にも「マインクラフト」「スタークラフトII」といった最新ゲームを攻略するための環境、Unityゲームを攻略するためのGymラッパー、ロボット制御の強化学習、FX・株の値動きを予測する環境など、多数の環境が接続でき、本書の最後ではさまざまなバリエーションの学習の概要も取り上げます。