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ScratchでAIを学ぼう ゲームプログラミングで強化学習を体験 単行本 – 2020/8/6
購入オプションとあわせ買い
楽しみながらAI・強化学習を学べる
●「どんどん賢くなるAI」を3つのゲームで習得
●Scratch強化ゲームの全プログラム収録
●拡張モジュール不要! 使うのはScratch標準機能のみ
強化学習とは、AIの機械学習の一種で、簡単に言えば試行錯誤の学習です。
「強化」という言葉は、動物心理学で昔から使われている用語でもあり、
私たち人間や動物も強化学習をしています。赤ちゃんは自分で寝返りを覚え、
ハイハイを覚え、いずれ立ち上がります。
産業界では空前のAI・機械学習ブームです。2016年には、強化学習が
囲碁で世界トップレベルのプロ棋士に勝つという快挙がありました。
ところが、強化学習の本はあまりありません。難しい概念や見慣れない
記号を使わざるを得ないので、難しく見えるからでしょう。しかし本来、
強化学習のアイデア自体はシンプルで、直感的には誰にでも分かるものです。
そこで、数学の知識を中学までの範囲に限定し、教育用プログラム言語
のScratchで作ったゲームを題材にした入門書を作りました。本書では強
化学習を3レベルに分け、レベルごとにオリジナルのScratchゲームを使
いながら、それをプレイする強化学習AIをていねいに解説していきます。
1章 強化学習を始めよう
2章 Scratchの使い方
3章 Scratchプログラムの作り方
4章 レベル1・砂漠でダイヤ集めゲーム
5章 レベル2・月面でダイヤ集めゲーム
6章 レベル3・お化けの飛行訓練ゲーム
7章 まとめ
- 本の長さ204ページ
- 言語日本語
- 出版社日経BP
- 発売日2020/8/6
- 寸法23.4 x 18.2 x 1.5 cm
- ISBN-104296106945
- ISBN-13978-4296106943
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出版社より

■3レベルのゲームで強化学習を学ぶ
本書では、強化学習の問題をレベル1、レベル2、レベル3の3つの段階に分け、それぞれに対応するゲームを使って強化学習を解説します。強化学習AIと同じゲームをして点数を競いながら、強化学習のしくみを学んでいきましょう。
■できるだけ多くのダイヤを集めよう
レベル1は「砂漠でダイヤ集めゲーム」です。左右どちらかのボタンを押して、できるだけ多くのダイヤを集めてください。あなたの後に、強化学習AIもプレイします。あなたはAIに勝つことができるでしょうか。

■右-右?左-右?報酬が多いのはどれ?
レベル2 の「月面でダイヤ集めゲーム」では、行動の直後の報酬だけでなく次の行動後の報酬も考える問題になります。少し難しくなってきますが、強化学習AIはこの問題をどう解いていくのでしょうか。
■Scratch未経験でも大丈夫
Scratchが初めてという人でも大丈夫。最初のほうの章で、Scratchアカウントの作り方やプログラムの保存・読み出し方法、Scratchプログラムの作り方についても詳しく解説しています。

■どうやったら前に進んでくれるんだ!
レベル3は「お化けの飛行訓練ゲーム」。終わりなく行動を選び続ける問題です。1~4のボタンのうち、何番のボタンから次に何番のボタンを押したかで、前に進むか後ろに進むかが決まります。このレベルになると、強化学習AIに勝つのはなかなか難しくなってきます。
■プログラムを改変して確かめよう
プログラムを自分なりにいじってみると、強化学習のしくみがよくわかります。すべてのゲームのコードは、Scratchサイトに公開しています。リミックス機能を使ってコードをコピーし、自分なりにプログラムを改変してみましょう。改変のためのヒントも本書に掲載しています。
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価格 | ¥3,190¥3,190 | ¥3,520¥3,520 | ¥2,640¥2,640 | ¥3,190¥3,190 | ¥2,640¥2,640 | ¥3,190¥3,190 |
データサイエンス/AIの分野 | データサイエンス | データサイエンス/構造化AI | 構造化AI/非構造化AI | 非構造化AI | 非構造化AI | 強化学習 |
概要 | Pythonプログラミングの基本からデータ分析まで、これ1冊で解説 | Pythonではライブラリをどのように使うかが重要。様々なライブラリの使いこなし方を解説 | ディープラーニングでは画像認識や自然言語処理をどのように行っているのか。仕組みを豊富な図で解説 | ディープラーニング・アルゴリズムを数学面で解説 | 文章や画像の生成、画像識別などのAIを楽しく自作できる | 強化学習アルゴリズムを簡単な数学で説明、Pythonで実装 |

商品の説明
著者について
2000年、東北大学大学院にて動物のナビゲーション行動の数理モデルの研究で
情報科学博士取得。2004~ 2016年、沖縄科学技術大学院大学神経計算ユニットで、
脳活動のデータ収集と解析に従事。動物の行動と脳活動を強化学習モデルで
説明する研究を行う。2017年より民間企業にて人工知能の産業利用に従事。
登録情報
- 出版社 : 日経BP (2020/8/6)
- 発売日 : 2020/8/6
- 言語 : 日本語
- 単行本 : 204ページ
- ISBN-10 : 4296106945
- ISBN-13 : 978-4296106943
- 寸法 : 23.4 x 18.2 x 1.5 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: - 261,508位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 228位ゲームプログラミング
- - 238位情報学・情報科学全般関連書籍
- - 356位プログラミング入門書
- カスタマーレビュー:
著者について

伊藤真(いとう・まこと)
2000年、東北大学大学院にて動物のナビゲーション行動の数理モデルの研究で情報科学博士取得。2004~2016年、沖縄科学技術大学院大学神経計算ユニットで、脳活動のデータ収集と解析に従事。動物の行動と脳活動を強化学習モデルで説明する研究を行う。2017年より民間企業にて人工知能の産業利用に従事。
主な著書に、「Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第2版」(翔泳社)、「ScratchでAIを学ぼう ゲームプログラミングで強化学習を体験」(日経BP)、「『強化学習』を学びたい人が最初に読む本」(日経BP)がある。
カスタマーレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
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- 2023年11月2日に日本でレビュー済みAmazonで購入無駄なく必要な事項を網羅している。高度な内容をとても分かりやすく解説している。このような本にはめったに出会えない!素晴らしい!
- 2022年12月4日に日本でレビュー済みAmazonで購入Scrachを使ってAIプログラミングってこういうものなんだということがなんとなく理解できる。
- 2020年9月11日に日本でレビュー済みAIの本の冒頭では「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の分類が必ず出てきます。
このうち、「教師あり学習」と「教師なし学習」は、原理が比較的簡単なので理解しやすいのですが、「強化学習」は難解でとてもハードルが高いです。
かくいう私も、強化学習の本に挑戦して、途中で挫折したことがあります。実習の環境準備がとても難しく、本のとおりに操作しても導入がエラーになってしまうのです。
この自分の経験から「実習環境構築の困難さ」が、強化学習を学ぶ上で最初の大きなハードルであったと思います。
本書は、クラウドのScratchを使うことで、このハードルを見事にクリアしました。環境を使えるようになるまでの手順の簡単さには、正直驚きました。
では、2つめのハードルとは何か。それはQ学習という一番よく利用されている強化学習のアルゴリズムの式の意味がとてもわかりにくいことです。
私も、何度かこの式を見ましたが、いつも式の意味に腹落ちしないまま先に進むしかなかったです。
しかし、根本原理が理解できない状態だとどうしてもその先に進む意欲が薄れます。この「Q学習のアルゴリズムの理解」が強化学習にとって2番目のハードルだと思うのです。
本書は、簡単にいうと「本一冊分の実習を通じてQ学習のアルゴリズムの式の意味を理解しよう」という目的の本です。
そのため、このアルゴリズムをわざわさ細かい3段階のステップに小分けにしたのです。
このアイデアと自分の手で試せるScratchの実習の効果が相まって、本書を読み終わった段階で、難敵のアルゴリズムの式がなんとなくわかった気になりました。
私と同じように2つのハードルを越えたいと思っている方にはお勧めの本ということになります。
もう1つ、本書には副次的な特長があります。それは、実習を通じてScratchがどんなものか理解できるということです。
本書を読むまで私はScratchという言語を言葉でしか知らず、教育用ということなので、昔のLogoと同じようなものだろうとなんとなく思っていました。
しかし実習を通じてこの言語を理解することで、Scratchがどんなものか理解することができました。
一言でいうとGUIの特徴を最大限生かして、制御構造をわかりやすく表現した言語なのだと思います。確かに、子供には使い易い言語だと感じました。
- 2021年8月19日に日本でレビュー済みAmazonで購入プログラミング初級クラスの講師をして、小学生にプログラミング技術を教えている。
実力が付くと子供たちは、勝ってにパソコンを使いだして、講師の話を聞かない。
そこで人工知能の問題を解かせて、講師の話を聞かせようと考えた。
私のも良い勉強となっている。