Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image

N

Inflearn brand logo image
Game Dev

/

Game Programming

Hoàn toàn chinh phục Unity Machine Learning Agent (phần ứng dụng)

Thông qua khóa học này, bạn sẽ được học và tự mình sử dụng nhiều chức năng khác nhau của các tác nhân học máy như đa tác nhân, học theo chương trình và học phân tán. Bạn cũng sẽ được học về các thuật toán học tăng cường có khả năng ứng phó với sự tò mò dựa trên khám phá và các đầu vào thay đổi.

(5.0) 5 đánh giá

108 học viên

인공지능
게임개발자
강화학습
Reinforcement Learning(RL)
Unity
Unity ML-Agents

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • đơn vị

  • Đại lý học máy Unity

  • Tạo môi trường học tập tăng cường

  • Lý thuyết học tập có cường hóa

  • Triển khai mã học tập tăng cường

Chủ đề bài giảng 📖

Trong bài giảng Unity Machine Learning Agent Complete Mastery (Applied) này, bạn sẽ học được những nội dung sau!

  • Cách tạo môi trường học tăng cường bằng Unity
  • Cách áp dụng các tác nhân học máy cho các kỹ thuật học tăng cường ứng dụng
  • Lý thuyết thuật toán học tăng cường ứng dụng và phương pháp viết mã
  • Cách học các thuật toán học tăng cường ứng dụng bằng mlagents-learn

Tính năng bài giảng ✨

Bài giảng này không chỉ đề cập đến lý thuyết về học tăng cường và viết mã mà còn đề cập đến việc tạo ra môi trường học tăng cường để học thuật toán tương ứng, do đó có thể nói là đề cập đến toàn bộ nội dung về học tăng cường.
Ngoài ra, khóa học này còn đề cập đến nhiều ứng dụng học tăng cường, bao gồm các thuật toán học tăng cường chung, đa tác nhân, học theo chương trình giảng dạy, học phân tán và môi trường khám phá khó khăn.

Bạn sẽ học được gì 📚

Trong khóa học Complete Mastery of Unity Machine Learning Agents (Phiên bản ứng dụng), bạn sẽ tìm hiểu về cách tạo môi trường cho các kỹ thuật học tăng cường ứng dụng, lý thuyết thuật toán học tăng cường và nội dung mã.
Cụ thể, các chủ đề được đề cập trong bài giảng này như sau:

Thuật toán

  • Tối ưu hóa chính sách gần (PPO)
  • Chú ý PPO
  • PPO đối kháng
  • MA-POCA
  • Thăm dò bằng RND (Random Network Distillation)
  • Siêu mạng

môi trường

  • né tránh
  • Pông
  • Phòng thoát hiểm
  • Mê cung
  • Hai Sứ Mệnh

Các video bên dưới là các môi trường học tăng cường mà bạn sẽ tự triển khai trong bài giảng này và kết quả học tập thông qua các thuật toán học tăng cường mà bạn sẽ triển khai.

Dodge

Pong

EscapeRoom

Maze

TwoMission

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia lớp học 📢

Nội dung của bài giảng này được giải thích dựa trên giả định rằng bạn đã hoàn thành khóa học "Unity Machine Learning Agent Complete Mastery (Basics)" của Inflearn! ( Liên kết cơ bản )
Nếu bạn chưa học khóa cơ bản, tôi khuyên bạn nên học trước! Tuy nhiên, nếu bạn biết những kiến ​​thức cơ bản về học tăng cường hoặc cách sử dụng Unity hoặc tác nhân học máy, bạn có thể tham gia khóa học ứng dụng ngay.

Môi trường thực hành

Trong trường hợp môi trường thực tế, vì phiên bản được sử dụng trong bài giảng hơi cũ nên chúng tôi đã kiểm tra khả năng tương thích với phần mềm tương đối mới! Bạn có thể tiếp tục nội dung bài giảng bằng “Phiên bản tiến trình bài giảng” hoặc “Phiên bản kiểm tra khả năng tương thích” bên dưới.

Môi trường thực hành (phiên bản bài giảng)

  • Windows 10
  • Đoàn kết 2021.1.18
  • ML-Agents 2.0 (Unity) / ML-Agents 0.26.0 (Python)
  • Python 3.8
  • Pytorch 2.0

Môi trường thực hành (phiên bản kiểm tra khả năng tương thích)

  • Windows 10
  • Đoàn kết 2022.3.4
  • ML-Agents 3.0 (Unity) / ML-Agents 1.0.0 (Python)
  • Python 3.8
  • Pytorch 2.1

GitHub 🐙

Bạn có thể xem mã cho tất cả các môi trường và thuật toán trong bài giảng này trên GitHub! Các câu hỏi thường gặp cũng được sắp xếp trong wiki GitHub có liên quan, vì vậy hãy tham khảo nhé!
https://github.com/reinforcement-learning-kr/Unity_ML_Agents_2.0

Đối tượng khóa học/Mục đích khóa học 🙆‍♀️

Các loại học sinh mà người chia sẻ kiến ​​thức nghĩ đến

  • Các nhà phát triển quan tâm đến việc phát triển môi trường học tăng cường
  • Sinh viên và nhà nghiên cứu quan tâm đến lý thuyết và việc triển khai học tăng cường.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những người đã tham gia khóa học "Hoàn toàn chinh phục Unity Machine Learning Agent (phần cơ bản)"

  • Unity Machine Learning Agent là công cụ ứng dụng mà các nhà phát triển muốn thử nghiệm

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Hoàn toàn chinh phục Unity Machine Learning Agent (phần cơ bản)

  • Cách sử dụng cơ bản của đại lý học máy Unity

  • Kiến thức cơ bản về học sâu (DQN, DDPG, A2C, ...)

Xin chào
Đây là

600

Học viên

26

Đánh giá

100

Trả lời

4.3

Xếp hạng

2

Các khóa học

Đồng giảng viên

Chương trình giảng dạy

Tất cả

58 bài giảng ∙ (11giờ 26phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

5 đánh giá

5.0

5 đánh giá

  • ssb2022815님의 프로필 이미지
    ssb2022815

    Đánh giá 1

    ∙

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    31% đã tham gia

    The example is so good.

    • y2gon28999님의 프로필 이미지
      y2gon28999

      Đánh giá 1

      ∙

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      60% đã tham gia

      Thank you for the great lecture.

      • gayeogayeo0782701님의 프로필 이미지
        gayeogayeo0782701

        Đánh giá 3

        ∙

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        100% đã tham gia

        • yree11115251님의 프로필 이미지
          yree11115251

          Đánh giá 11

          ∙

          Đánh giá trung bình 5.0

          5

          31% đã tham gia

          This is a very helpful lecture.

          • pss60399620님의 프로필 이미지
            pss60399620

            Đánh giá 3

            ∙

            Đánh giá trung bình 5.0

            5

            31% đã tham gia

            1.402.898 ₫

            Khóa học khác của kyushik

            Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

            Complete Guide to Unity Machine Learning Agents (Basics)강의 썸네일

            Complete Guide to Unity Machine Learning Agents (Basics)

            kyushik

            Through this course, students will learn various reinforcement learning theories and implement them themselves, as well as create a reinforcement learning environment to test the reinforcement learning algorithm implemented using Unity Machine Learning Agents.

            초급

            초급

            Reinforcement Learning(RL), Machine Learning(ML), Unity

            Complete Guide to Unity Machine Learning Agents (Basics)강의 썸네일

            Complete Guide to Unity Machine Learning Agents (Basics)

            kyushik

            Khóa học tương tự

            Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

            Complete Guide to Unity Machine Learning Agents (Basics)강의 썸네일

            Complete Guide to Unity Machine Learning Agents (Basics)

            kyushik

            Through this course, students will learn various reinforcement learning theories and implement them themselves, as well as create a reinforcement learning environment to test the reinforcement learning algorithm implemented using Unity Machine Learning Agents.

            초급

            초급

            Reinforcement Learning(RL), Machine Learning(ML), Unity

            Complete Guide to Unity Machine Learning Agents (Basics)강의 썸네일

            Complete Guide to Unity Machine Learning Agents (Basics)

            kyushik

            Learning Artificial Intelligence by Making (Reinforcement Learning)강의 썸네일

            Learning Artificial Intelligence by Making (Reinforcement Learning)

            kwangsung

            This course explains reinforcement learning without math. You can learn the concepts easily and clearly. In addition, you can implement and run an actual tic-tac-toe game by coding RLkit, which is written in Python, the most accessible language.

            초급

            초급

            Reinforcement Learning(RL)

            Learning Artificial Intelligence by Making (Reinforcement Learning)강의 썸네일

            Learning Artificial Intelligence by Making (Reinforcement Learning)

            kwangsung

            Creating a Katana ZERO Style Game with Unity and C# (Basic Edition)강의 썸네일

            Creating a Katana ZERO Style Game with Unity and C# (Basic Edition)

            cosart

            This course enhances your skills by creating a Katana Zero-style game using the Unity engine and C# programming. The basic version focuses on fundamental content, making it easy to follow along if you have prior experience with Unity.

            초급

            초급

            Unity, C#

            Creating a Katana ZERO Style Game with Unity and C# (Basic Edition)강의 썸네일

            Creating a Katana ZERO Style Game with Unity and C# (Basic Edition)

            cosart

            Introduction to Deep Reinforcement Learning with TensorFlow - Deep Reinforcement Learning강의 썸네일

            Introduction to Deep Reinforcement Learning with TensorFlow - Deep Reinforcement Learning

            aischool

            This course will help you build a solid foundation in the basic concepts of reinforcement learning through essential theoretical learning on deep reinforcement learning, and learn the principles of deep reinforcement learning in detail through hands-on practice of implementing actual code using TensorFlow.

            중급이상

            중급이상

            Deep Learning(DL), Tensorflow, Reinforcement Learning(RL)

            Introduction to Deep Reinforcement Learning with TensorFlow - Deep Reinforcement Learning강의 썸네일

            Introduction to Deep Reinforcement Learning with TensorFlow - Deep Reinforcement Learning

            aischool

            Learning Artificial Intelligence and Autonomous Driving with AWS DeepRacer강의 썸네일

            Learning Artificial Intelligence and Autonomous Driving with AWS DeepRacer

            aicastle

            Make your own AI autonomous vehicle! This is a course where you can learn about AI and reinforcement learning in the most fun and fastest way. This course was produced by the developer ranked #1 in DeepRacer Korea.

            입문

            입문

            DeepRacer, Reinforcement Learning(RL), Autonomous Driving

            Learning Artificial Intelligence and Autonomous Driving with AWS DeepRacer강의 썸네일

            Learning Artificial Intelligence and Autonomous Driving with AWS DeepRacer

            aicastle

            Deep Learning Framework Made with Excel강의 썸네일

            Deep Learning Framework Made with Excel

            hjk1000

            Let's implement a deep learning framework directly with Excel! Let's solve supervised learning/unsupervised learning/reinforcement learning with the implemented framework!

            초급

            초급

            VBA, Deep Learning(DL), Excel

            Deep Learning Framework Made with Excel강의 썸네일

            Deep Learning Framework Made with Excel

            hjk1000

            Deep Learning for Everyone - Deep Reinforcement Learning강의 썸네일

            Deep Learning for Everyone - Deep Reinforcement Learning

            hunkim3879

            In the second season of Professor Kim Seong-hun's "Deep Learning for All" course from Hong Kong University of Science and Technology, we will learn about "reinforcement learning."

            중급이상

            중급이상

            Deep Learning(DL), Reinforcement Learning(RL)

            Deep Learning for Everyone - Deep Reinforcement Learning강의 썸네일

            Deep Learning for Everyone - Deep Reinforcement Learning

            hunkim3879

            FPS game made with Unity AR강의 썸네일

            FPS game made with Unity AR

            박강사

            This course is an FPS game that runs on AR using Unity. You can learn about AR projects from AR settings to build and run.

            초급

            초급

            Unity, C#, VR/AR

            FPS game made with Unity AR강의 썸네일

            FPS game made with Unity AR

            박강사

            Introduction and Use of Unity 6 Shader Graph강의 썸네일

            Introduction and Use of Unity 6 Shader Graph

            pinousg6033

            Learn how to design various shaders and visual effects that can be used in games using Unity 6 Shader Graph. This is a step-by-step lecture from basic to advanced techniques for beginners and experts alike.

            초급

            초급

            shader-graph, Unity, hlsl

            Introduction and Use of Unity 6 Shader Graph강의 썸네일

            Introduction and Use of Unity 6 Shader Graph

            pinousg6033

            Guide to Collaboration Using Unity and Git강의 썸네일

            Guide to Collaboration Using Unity and Git

            sonyrainy

            Learn the basics of collaboration that you can use in your Unity collaborative projects. We will use Git Bash instead of Github Desktop to work directly with Git. If you don't understand something, please ask!

            입문

            입문

            Git, GitHub, Unity

            Guide to Collaboration Using Unity and Git강의 썸네일

            Guide to Collaboration Using Unity and Git

            sonyrainy

            Unity VR that can be used for a long time

            ominseok

            This is an introductory VR development course that teaches you how to connect VR equipment and develop VR content using Unity. Since the marketability and prospects of VR can already be found in many contents, we have not covered them and have only extracted the core elements needed for actual development. If you want to learn how to develop VR in an easy and fast way that you can use for a long time, come here!

            초급

            초급

            VR/AR, Unity, Unity VR

            Unity VR that can be used for a long time

            ominseok