在最新版的ML-Agents Toolkit（v0.14）中，我们添加了新的自对弈（self-play）功能，用于训练对抗类游戏中的代理机器人（比如零和博弈中，一方的所得即是另一方所失）。在中，我们通过示例介绍了自对弈的运作方式。

　　Unity ML-Agents使用强化学习与自带进化能力的Python API方法来训练代理机器人，可以让：

　　工业和企业研究员在机器人、自动驾驶和其它工业领域大规模应用并行训练体系。

　　在课程中，de Byl博士将用自己广受赞誉的教学风格，以及过去25年在游戏、电脑图形和人工智能行业总结的经验，来介绍制作逼真游戏人物时最为热门的AI技术。你将跟随手把手的教学，学习当今游戏中广泛使用的基础AI技巧。

　　课程介绍了NPC AI编程的核心学科：数学和物理学，包括图论（graph theory）、导航点（waypoint）和A*算法（A* algorithm）。学完该课程之后，你将进一步理解AI运作方式、游戏中AI应用方式，以及如何在自己的项目中应用AI，改善游戏的环境。

　　此外，后续我们将发布课程：如何增长移动游戏业务（Growing Your Mobile Game）帮助游戏开发者学习如何获取用户和变现游戏。通过课程，你将习得：

　　未来几个月将陆续上新更多的教程、项目和课程，涵盖动画片叙事、Unity非游戏应用，以及ML-Agents后续教程，ML-Agents：Hummingbirds（蜂鸟）课程，课程将带你深入学习Unity中的强化学习，请持续关注。

　　目前，我们针对Unity大中华区用户提供了4个月免费UnityLearn高级版权益，且Unity Learn高级版免费权益一直延续至6月20日。此举是希望让广大开发者、学生和其他任何有兴趣学代码的人能够获得优质学习资源，让更多的创意落地成为现实。

　　从现在开始到6月20日，您只需访问登录您的Unity ID，即刻获得超过350小时的小型教程、实践项目，以及面向专业开发人员的实时3D深度课程，包括从《游戏机制设计基础》到《虚拟现实后处理堆栈入门》的所有内容。

　　此外，我们在Unity Connect上开辟的“Unity机器学习小组”，已经超过1600位开发者参与其中，包括Unity ML Team的工程师、了解ML-Agents的Unity技术专家在内的许多大牛都在小组中，积极向大家回答问题。内容方面还附上了最新的Unity ML-Agents 0.14.1环境搭建指南，之后还会有更多精彩技术与案例资料上传到小组内。欢迎各位对于机器学习有兴趣的Unity开发者，或者是对于Unity感兴趣的机器学习研究者，扫一扫下面的二维码，加入小组，参与讨论。