Aprendizaje por refuerzo: vuelo de IA con agentes de ML de Unity

Aprendizaje por refuerzo: vuelo de IA con agentes de ML de Unity

Enseñe a los aviones a volar con la plataforma de aprendizaje por refuerzo de Unity

Lo que aprenderás

Aprendizaje por refuerzo: vuelo de IA con agentes de ML de Unity

  • Aprenda a instalar, ejecutar y entrenar redes neuronales con Unity ML-Agents
  • Entrene a los agentes de aviones para que vuelen con Reinforcement Learning, específicamente PPO
  • Crea un juego de carreras de aviones completo y jugable en Unity con oponentes de IA increíblemente desafiantes
  • Integre redes neuronales capacitadas en un juego que se puede construir e implementar multiplataforma
  • Utilice el aprendizaje automático a un alto nivel (no es necesario escribir algoritmos de entrenamiento)
  • Muchas oportunidades para personalizar el proyecto y hacerlo tuyo

Requisitos

  • Habilidades de programación intermedias (Unity usa C #)
  • Una ordenador que puede ejecutar Unity 2019.2 o superior
  • Habilidades básicas de Unity (cómo navegar y usar la interfaz)
  • Opcional: habilidades básicas de Blender (cómo navegar y usar la interfaz)
  • Opcional: experiencia previa en aprendizaje automático: ayudará con la comprensión, pero no es necesario

Descripción

¿Interesado en la intersección de los videojuegos y la inteligencia artificial? Si es así, le encantará Unity ML-Agents.

El aprendizaje por refuerzo con agentes de aprendizaje automático es naturalmente más intuitivo que otros enfoques de aprendizaje automático porque puede ver cómo su red neuronal aprende en un entorno 3D en tiempo real basado en recompensas por buen comportamiento. Es más divertido porque puede aplicarlo fácilmente a sus propias ideas de videojuegos en lugar de trabajar con problemas de ejemplo simplificados en una biblioteca como OpenAI Gym.

En este curso, crearemos un juego completo con oponentes de IA increíblemente desafiantes.

  • Comenzaremos con una introducción a ML-Agents, que incluye cómo usar y entrenar el contenido de ejemplo.
  • Luego, usaremos Blender para crear activos personalizados para nuestro juego (puedes omitir esa parte si solo quieres codificar).
  • A continuación, crearemos un entorno completo para los agentes del avión y los capacitaremos para que atraviesen los puntos de control sin chocar contra obstáculos.
  • Finalmente, tomaremos a nuestros agentes capacitados y crearemos un juego completo en torno a ellos que pueda jugar, incluidos menús para la selección de nivel y dificultad.
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Nota importante 1: NO cubrimos los fundamentos del aprendizaje profundo o el aprendizaje por refuerzo en este curso. Nos enfocaremos en cómo usar ML-Agents, que abstrae las cosas difíciles y nos permite enfocarnos en construir nuestro entorno de entrenamiento y crear recompensas.

Nota importante 2: Si bien el curso se grabó originalmente con ML-Agents versión 0.11, lo hemos actualizado para la versión 1.0.

A medida que avanza en el curso, tendrá muchas oportunidades para personalizarlo y hacerlo suyo. Al final, tendrás un juego completo que puedes compartir con amigos, agregar a tu cartera o vender en un mercado de juegos.

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