Mind Render / AI Drill は

機械学習を学びたい学生や社会人向けの「テキスト」、「ソースコード」と「シミュレーション環境」がセットになった学習環境です。
テキストで「実装方法」を理解し、自分でプログラムを作ってシミュレーションができるようになっています。
機械学習の関連書籍やソースコードは、それぞれでは多く存在していますが、3つをトータルで提供しているのは他にはない特徴です。

導入に関するお問い合わせ

導入のご依頼や導入に関するご質問は、以下のアドレス宛にメールをお送りください。
弊社から連絡をさせていただきます。

support@mindrender.jp

Unity Asset Store でのご購入

Unity Asset Store では、テーマごとに分割して提供しています。

導入事例

東京大学 工学部授業

東京大学 工学部授業

2019年より工学部の授業に導入されています。
約3週間の演習でAIプログラムを開発し、最終日に成果発表が行われます。

実際の演習で使用されている講義動画の一部をご紹介します。


動画内で説明されている以下のテーマは、現時点でMind Render/AI Drillに含まれておりません。(お手玉、ヘリコプター、お掃除ロボット、鳥・魚の群れ行動のシミュレーション)

Mind Render AI Drill

サイバー大学 (ソフトバンクグループ)

2020年より導入されています。
サンプルプログラムが用意されている点で、プログラミングに詳しくない学生でもすぐに使えることが評価されました。

内 容

解説テキスト

第1章
事前準備 

第2章
学習環境の設定

第3章
Unityスクリプト入門

第4章
自動運転

第5章
強化学習による自動運転

第6章
ニューロ進化による自動運転

第7章
UnityとPythonの連携

第8章
車の設計と遺伝的アルゴリズム

第9章
ニューラルネットワーク

第10章
群知能(アリのフェロモントレイル)

第11章
ゲームAI 倉庫番

第12章
ゲームAI リバーシ

第13章
Unity Barracuda

監修:東京大学大学院 伊庭斉志先生
共著:(株)モバイルインターネットテクノロジー / 東京大学大学院 伊庭研究室

ソースコードと学習環境

サンプルプログラムの ソースコードと、必要なリソースを提供いたします。

開発したプログラムは、すぐに試すことができます。Unityを使用し、学習中の状況を視覚的に確認できるのが『Mind Render / AI Drill』の大きな特徴です。

ニューロ進化の例

この動画は、クルマが壁や障害物にぶつからずに一周できるように学習をさせている様子です。

はじめは一周できませんが、学習していくうちに多くのクルマの中から一周できるようになるクルマが現われます。



学習済みAIプログラムを搭載した車をMind Renderで走らせた様子です。

路面の岩の位置を変更しても、車がある程度、岩を避けて走ることが確認できます。(より複雑なコースや岩の配置で学習させることで、自動運転の技術が向上します。)



関連リンク

東京大学 伊庭研究室