【Udemy中英字幕】Artificial Intelligence & Machine Learning with Unity3D

Unity3D 的人工智能和机器学习

学习如何创建自动驾驶汽车或学习玩 Flappy Bird 的人工智能

讲师：ARdeveloper TT

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您将学到什么

• 神经网络的工作原理
• 使用 Unity3D 和 Python 设置 ML-Agents 工具包
• 不同的机器学习技术：强化学习和模仿学习
• 几个实际的例子：AI 学习玩 FlappyBird、自动驾驶汽车和 3D-Roller Ball Agent
• ML-Agents 组件

探索相关主题

要求

• 对 C# 和 Unity3D 有基本了解会很有帮助

描述

本速成课程内容是关于使用 Unity3D 的机器学习和人工智能。

为什么使用 Unity3D 实现人工智能？

Unity3D 是训练您自己的 AI 的完美环境。让我们以自动驾驶汽车为例。您需要的是复杂的环境，其中有大量真实的物理交互。您可以从与现实世界的交互中提供这些数据，但这是极其低效和耗时的。

由于游戏变得越来越逼真，您可以从虚拟环境中提供这些信息。而 Unity 在这方面处于完美的位置。

因此，无论您是想要为游戏创建 AI 的游戏开发者，还是只想玩机器学习的业余研究人员……ML-Agents 工具包都是创建自己的 AI 的完美起点。

在这门速成课程中我们学到了什么？

本课程分为四个主要部分：

• 简介
  本节涵盖了快速开始使用 ML-Agents Toolkit 的所有内容。您将学习：

  -使用 Tensorflow 设置 ML-Agents 工具包
  -什么是神经网络？
  -Ml-Agents 工具包的关键组件

• 3D滚球AI

  本讲座将让您对 Ml-Agents 工具包的实际应用有一个初步印象。您将学习如何设置环境和所有必要的组件以训练 AI。

• 人工智能学习玩《Flappy Bird》

  不要浪费时间玩这个游戏，我们将编写我们自己的人工智能，使用强化学习来学习玩 Flappy Bird。

  经过训练后，AI能够在这款游戏中获得无限的分数。

• 自动驾驶汽车

  自动驾驶汽车可能是人工智能最著名的例子，所以我们也会介绍它。为了训练汽车，我们将使用一种称为模仿学习的技术。

  模仿学习很特殊，因为这种方法使用人类玩家的输入来训练神经网络。

本课程适合哪些人：

• 任何想要在实践中学习人工智能的人