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以 Unity 配合 C# 和 Tensorflow 實踐高階遊戲 AI 與遺傳演算法、神經網路和 Q-learning
如果你可以建立一個能在玩的時候也能學習的角色會是什麼狀況呢？ 想想你可以開發出讓敵人開始比玩家更聰明的遊戲類型。 這就是遊戲中的機器學習。 在本課程中，我們將發現人工智慧的迷人世界，超越簡單的東西，並檢查日益流行的機器學習自我思考的領域。
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NT370 特價中
課程說明
如果你可以建立一個能在玩的時候也能學習的角色會是什麼狀況呢？ 想想你可以開發出讓敵人開始比玩家更聰明的遊戲類型。 這就是遊戲中的機器學習。 在本課程中，我們將發現人工智慧的迷人世界，超越簡單的東西，並檢查日益流行的機器學習自我思考的領域。
在本課程中，Penny 介紹了流行的遺傳演算法和神經網路的機器學習技術，她運用了她在國際上廣受讚譽的教學風格和博士學位遊戲人物 AI 的知識，以及超過 25 年的遊戲和計算機圖形學工作經驗。 此外，她還寫了兩本關於遊戲 AI 的獲獎書籍，以及另外兩本關於 Unity 遊戲開發的暢銷書。 在整個課程中，你將跟著一些實踐性的工作坊學習，這些工作坊旨在教你基本的機器學習技巧，提煉數學知識，使這個主題對於初學者來說更容易理解。
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tensorflow是什麼 在 紀老師程式教學網 Facebook 的最佳解答
[文章推薦] 深度學習框架（Frameworks）簡史：TensorFlow 與 PyTorch 的前世今生（簡中）
「深度学习框架简史：TF和PyTorch双头垄断，未来十年迎来黄金时期」
網址： https://bit.ly/37niIM8
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今天想要分享給大家的，雖然不是什麼了不起的文章。不過我覺得對於想知道「TensorFlow、PyTorch」這兩個深度學習框架的朋友，應該有一定程度的幫助。所以還是轉念分享給大家！
「深度學習」已經是人工智慧領域裡，很熱門的一個學科。它可以幫助你把「照片」、「文章」這些「非結構化資料」，自動抽取其特徵，然後送入神經網路裡面去學習、進而變成一個成熟的「神經網路模型」，持續辨認、分類相似的照片與文章。
在 2016 年之前，你想寫一個神經網路模型，得經過重重磨難，學習微積分、梯度...等大量數學概念後，才有辦法做到。但 2016 年 TensorFlow、PyTorch 橫空出世，讓撰寫一個神經網路模型，只要短短十行左右的程式碼，接著就是把資料集丟入寫好的程式碼就可以了。什麼偏微分、梯度下降...等數學或最佳化演算法，TensorFlow 或 PyTorch 都可以幫你搞定。
經過 2016~2020 四年的神經網路框架戰國時代，目前 TensorFlow 與 PyTorch 儼然已經成為神經網路框架的雙霸主。對於初學者，大部分的書籍都會推薦你去學 TensorFlow（嚴格來說，是架構在 TensorFlow 上面的另一個更簡單的框架 Keras）。但對於已經有經驗的神經網路工程師，則偏好 PyTorch 的靈活與可控制性。
拿個不太精確的比喻來說，TensorFlow 像手排車，架構在 TensorFlow 之上的 Keras 像是自排車。而 PyTorch 就像手自排。真正的賽車好手，可能會硬杠 TensorFlow（手排）。而一般民眾，可能會喜歡 Keras（自排）。但是介於「賽車手」與「一般民眾」之間的「發燒車友」，就會喜歡 PyTorch（手自排）。
如果您也想稍微了解一下深度學習框架的來龍去脈，不妨參考一下這篇文章。說不定會得到更多關鍵字，讓你能在 Google 上找到更多你想學習的深度框架細節喔～
希望今天的分享大家會喜歡！祝福大家收穫多多喔！
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