El curso comienza con un examen exhaustivo de los algoritmos genéticos que le facilitarán el acceso a una de las técnicas de aprendizaje automático más simples que es capaz de un aprendizaje extraordinario.
Desarrollarás un agente que aprende a camuflarse, una aplicación inspirada en Flappy Bird en la que los pájaros aprenden a atravesar un laberinto y bots que detectan el entorno y que aprenden a permanecer en una plataforma.
Después de esto, se sumergirá directamente en la creación de su propia red neuronal en C # desde cero. Con esta red neuronal básica, descubrirás cómo entrenar el comportamiento, capturar y usar datos de jugadores humanos para entrenar a un agente y enseñar a un bot a conducir.
En la misma sección tendrás explicado el algoritmo Q-learning, antes de integrarlo en tus propias aplicaciones.
En esta etapa, se sentirá seguro con la terminología y las técnicas utilizadas en toda la comunidad de aprendizaje profundo y estará listo para abordar los agentes de aprendizaje automático experimentales de Unity.
Junto con Tensorflow, lanzarás agentes al extremo profundo y reforzará sus conocimientos para mantenerse con vida en una variedad de escenarios de entornos de juego.
Al final del curso, tendrá un conjunto de herramientas bien equipado de algoritmos y aplicaciones de aprendizaje automático básicos y sólidos, que le permitirán descifrar las últimas publicaciones de investigación e integrar los últimos desarrollos en su trabajo, mientras se mantiene al tanto de Agentes de ML de Unity a medida que evolucionan desde la versión experimental hasta la versión de producción.
Una guía para principiantes sobre el aprendizaje automático con Unity
Inteligencia artificial de juegos avanzada con algoritmos genéticos, redes neuronales y Q-learning en C # y Tensorflow para Unity
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¿Para quién es este curso?
- Cualquiera que desee aprender sobre el potencial del aprendizaje automático en los juegos.
- Cualquiera que desee una comprensión más profunda de los algoritmos y las teorías subyacentes a los agentes de aprendizaje automático de Unity.
Requisitos
- Debe estar familiarizado con Unity Game Engine.
- Debe tener conocimientos prácticos de C #.
- Debes tener una apreciación saludable de las matemáticas y la estadística.
Lo que aprenderás
- Cree un algoritmo genético desde cero en C #.
- Cree una red neuronal desde cero en C #.
- Configure y explore el complemento Unity ML-Agents.
- Configura y usa Tensorflow para entrenar personajes del juego.
- Aplicar el conocimiento recién adquirido del aprendizaje automático para integrar ideas de investigación contemporáneas en el campo en sus propios proyectos.
- Destile las matemáticas y las estadísticas detrás del aprendizaje automático en el código del programa de trabajo.
- Utilice una optimización de política proximal para entrenar una red neuronal.
Este curso se encuentra de manera gratuita gracias a un cupón que podrás encontrar aquí abajo.
Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.
Si el cupón ya ha expirado podrás adquirir el curso de manera habitual.
La fecha estimada de finalización del cupón es para el día 18 de agosto, pero puede vencer en cualquier momento.
Preguntas y respuestas sobre los cupones
Un cupón de descuento permite adquirir un curso con una cierta rebaja del precio original. Facialix solo comparte aquellos que son al 100%, con lo cual se rebaja el precio total y puede ser adquirido de manera gratuita.
Es imposible saber el tiempo exacto ya que solo Udemy o el instructor pueden personalizar variables (tiempo, cantidad, etc.) para definir un tiempo límite. Con base a nuestra experiencia, lo máximo que puede durar son 3 días y lo mínimo unos 10 minutos.
No, como ya dijimos los cupones pueden vencer en cualquier momento. Si aun encontraste el cupón activo te recomendamos reclamar el curso y guardarlo en tu biblioteca dentro de la plataforma.
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En teoría es indefinidamente, pero existen casos donde los cursos son eliminados ya sea por la propia plataforma o por el instructor.
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