Apply the power of deep learning to complex reasoning tasks by building a Game AI
Exploit the most recent developments in machine learning and AI for building smart games
Implement deep learning models and neural networks with Python

Book Description

The number of applications of deep learning and neural networks has multiplied in the last couple of years. Neural nets has enabled significant breakthroughs in everything from computer vision, voice generation, voice recognition and self-driving cars. Game development is also a key area where these techniques are being applied. This book will give an in depth view of the potential of deep learning and neural networks in game development.

We will take a look at the foundations of multi-layer perceptron's to using convolutional and recurrent networks. In applications from GANs that create music or textures to self-driving cars and chatbots. Then we introduce deep reinforcement learning through the multi-armed bandit problem and other OpenAI Gym environments.

As we progress through the book we will gain insights about DRL techniques such as Motivated Reinforcement Learning with Curiosity and Curriculum Learning. We also take a closer look at deep reinforcement learning and in particular the Unity ML-Agents toolkit. By the end of the book, we will look at how to apply DRL and the ML-Agents toolkit to enhance, test and automate your games or simulations. Finally, we will cover your possible next steps and possible areas for future learning.

What you will learn

Learn the foundations of neural networks and deep learning.
Use advanced neural network architectures in applications to create music, textures, self driving cars and chatbots.
Understand the basics of reinforcement and DRL and how to apply it to solve a variety of problems.
Working with Unity ML-Agents toolkit and how to install, setup and run the kit.
Understand core concepts of DRL and the differences between discrete and continuous action environments.
Use several advanced forms of learning in various scenarios from developing agents to testing games.

Who this book is for

This books is for game developers who wish to create highly interactive games by leveraging the power of machine and deep learning. No prior knowledge of machine learning, deep learning or neural networks is required this book will teach those concepts from scratch. A good understanding of Python is required.

Deep Learning for Games
Convolutional and Recurrent Networks
GAN for Games
Building a Deep Learning Gaming Chatbot
Introducing DRL
Unity ML-Agents
Agent and the Environment
Understanding PPO
Rewards and Reinforcement Learning
Imitation and Transfer Learning
Building Multi-Agent Environments
Debugging/Testing a Game with DRL
Obstacle Tower Challenge and Beyond

Acerca del autor

Micheal Lanham is a proven software and tech innovator with 20 years of experience. During that time, he has developed a broad range of software applications in areas such as games, graphics, web, desktop, engineering, artificial intelligence, GIS, and machine learning applications for a variety of industries as an R&D developer. At the turn of the millennium, Micheal began working with neural networks and evolutionary algorithms in game development. He was later introduced to Unity and has been an avid developer, consultant, manager, and author of multiple Unity games, graphic projects, and books ever since.

"Sobre este t�tulo" puede pertenecer a otra edici�n de este libro.

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Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a BargainBookStores, 3423 Lousma Dr SE, Grand Rapids, Michigan, U.S.A., 49548, +1 616-301-2349, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

La entrega de peri�dicos, publicaciones especializadas o revistas con la excepci�n de contratos de suscripci�n; y
La entrega de contenido digital (incluyendo apps, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

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(S�lo debe cumplimentar y enviar el presente formulario si desea desistir del contrato)

A la atenci�n de: (BargainBookStores, 3423 Lousma Dr SE, Grand Rapids, Michigan, U.S.A., 49548, +1 616-301-2349)

Por la presente le comunico/comunicamos* que desisto de mi/desistimos de nuestro* contrato de venta del siguiente bien/prestaci�n del siguiente servicio*

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