【Udemy中英字幕】Reinforcement Learning: AI Flight with Unity ML-Agents

强化学习：使用 Unity ML-Agents 的 AI 飞行

使用 Unity 的强化学习平台教飞机飞行

讲师：Adam Kelly Immersive Limit

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你会学到什么

• 了解如何使用 Unity ML-Agents 安装、运行和训练神经网络
• 使用强化学习训练飞机代理人飞行，特别是 PPO
• 在 Unity 中创建一个完整的、可玩的飞机赛车游戏，面对极具挑战性的 AI 对手
• 将经过训练的神经网络集成到可以跨平台构建和部署的游戏中
• 在高层次上利用机器学习（无需编写训练算法）
• 有很多机会来定制项目并使其成为您自己的项目

要求

• 中级编程技能（Unity使用C#）
• 一台可以运行Unity 2019.2或以上版本的电脑
• Unity 基本技能（如何导航和使用界面）
• 可选：Blender 基本技能（如何导航和使用界面）
• 可选：之前的机器学习经验——这将有助于理解，但不是必需的

描述

对视频游戏和人工智能的交叉点感兴趣？如果是这样，您会爱上 Unity ML-Agents。

使用 ML-Agents 的强化学习自然比其他机器学习方法更直观，因为您可以观察您的神经网络在基于良好行为奖励的实时 3d 环境中学习。它更有趣，因为您可以轻松地将它应用到您自己的视频游戏创意中，而不是在像 OpenAI Gym 这样的库中处理简化的示例问题。

在本课程中，我们将创建一个具有极具挑战性的 AI 对手的完整游戏。

• 我们将从介绍 ML-Agents 开始，包括如何使用和训练示例内容。
• 然后，我们将使用 Blender 为我们的游戏制作自定义资产（如果您只想编写代码，可以跳过该部分）。
• 接下来，我们为飞机代理创建一个完整的环境，并训练他们飞过检查站而不会撞到障碍物。
• 最后，我们将让我们训练有素的代理人围绕他们构建一个您可以玩的完整游戏，包括用于级别和难度选择的菜单。

重要说明 1： 我们不在本课程中涵盖深度学习或强化学习的基础知识。我们将专注于如何使用 ML-Agents，它抽象出困难的东西并让我们专注于构建我们的训练环境和制作奖励。

重要说明 2：虽然该课程最初是使用 ML-Agents 0.11 版录制的，但我们已将其更新为 1.0 版。

在学习本课程的过程中，您将有很多机会对其进行自定义并使其成为您自己的。最后，您将拥有一个完整的游戏，您可以与朋友分享、添加到您的投资组合或在游戏市场上出售。

本课程适合谁：

• 对 Unity3d 游戏引擎中的 AI 感兴趣的中级软件开发人员
• 想要使用强化学习但不需要了解底层细节的开发人员
• 有兴趣在游戏中添加神经网络 AI 的游戏开发者