強化学習とゲームAIコンテスト
プログラミングのコンペ
強化学習
将棋AI
read and rewardフレームワーク
https://twitter.com/akinoriosamura/status/1625099187791732737?s=20&t=Or8QChOJnqtsU6cJz8jDmA
強化学習(PPO)での各種Atari2600ゲーム攻略
https://qiita.com/T-STAR/items/37c1a09822bd88bdd026
【DQfD】人間のプレイを参考にして学習する強化学習アルゴリズムを実装してみる【後半】
https://tech.morikatron.ai/entry/2020/04/15/100000
DeepMindのAgent57はすべてのAtari 2600ゲームで人間よりも優れた結果を出している
https://www.infoq.com/jp/news/2020/09/deepmind-ai-atari/
Unity Machine Learning Agents
https://unity.com/ja/products/machine-learning-agents
OpenAI Gymの環境を自作して学習してみる
https://kagglenote.com/ml-tips/my-environment-with-gym/
Google ColabでUnity ML-Agentsの学習
https://note.com/npaka/n/ne3adabe224d2
【強化学習】OpenAI Gym を Google Colab上で描画する方法 (2020.6版)
https://qiita.com/ymd_h/items/c393797deb72e1779269
Learning to Paint With Model-based Deep Reinforcement Learning
https://arxiv.org/abs/1903.04411
【JSAI2023】ゲーム開発に浸透するAI技術の諸相
https://morikatron.ai/2023/06/jsai2023_game_and_entartainment/
Introducing Muse: Our first generative AI model designed for gameplay ideation
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-muse-our-first-generative-ai-model-designed-for-gameplay-ideation/
https://huggingface.co/microsoft/wham