BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:強くなるロボティック・ゲームプレイヤーの 作り方勉強会「4章 強化学習 前半」 X-WR-CALNAME:強くなるロボティック・ゲームプレイヤーの 作り方勉強会「4章 強化学習 前半」 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:620107@techplay.jp SUMMARY:強くなるロボティック・ゲームプレイヤーの作り 方勉強会「4章 強化学習 前半」 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20170509T200000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20170509T220000 DTSTAMP:20260405T033251Z CREATED:20170425T160502Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/62010 7?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n発表形式を 想定しています。\nこちらの本を進めていく予定です 。\n発表してくださる方募集中！！\n\n\n強化学習\nhttps: //www.morikita.co.jp/books/book/1990\n\nhttp://neuro.bstu.by/ai/RL-3.pdf\ n\n強くなるロボティック・ゲームプレイヤーの作り方\ nhttps://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=52804\n\n\nオススメの 本\nhttps://www.morikita.co.jp/books/book/3034\n\nソース\nReinforceme nt Learning: An Introduction Python code for Sutton & Barto's book Reinfo rcement Learning: An Introduction (2nd Edition)\n\nhttps://github.com/den nybritz/reinforcement-learning\n\nImplementation of Reinforcement Learnin g Algorithms. Python\, OpenAI Gym\, Tensorflow. Exercises and Solutions t o accompany Sutton's Book and David Silver's course. \n\nhttps://github.c om/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction\n\nA course in r einforcement learning in the wild\n\nhttps://github.com/yandexdataschool/ Practical_RL\n\ntechcircle_openai_handson\n\nhttps://github.com/icoxfog41 7/techcircle_openai_handson\n\nhttps://hadovanhasselt.com/2016/01/12/ucl- course/\n\nAn introduction series to Reinforcement Learning (RL) with com prehensive step-by-step tutorials.\n\nhttps://github.com/vmayoral/basic_r einforcement_learning\n\nhttps://github.com/ctevans/Expected-SARSA-With-F unction-Approximation-and-Replacing-Traces-to-solve-the-Mountain-Car-prob lem.\nおまけ\nsome common TD Learning algorithms\n\nhttps://github.com /chrodan/tdlearn\n\nhttps://github.com/harvitronix/reinforcement-learning -car\n\nhttps://lopespm.github.io/machine_learning/2016/10/06/deep-reinfo rcement-learning-racing-game.html#source-code\n\nhttp://karpathy.github.i o/2016/05/31/rl/\n\n\nスケジュール\n輪読本\nhttps://book.mynavi. jp/ec/products/detail/id=52804\n【5月】：強化学習\n１週目：\n お休み\n２週目：\n　　　　4章　離散的な空間での学 習●\n　　　　　4.1　はじめに\n　　　　　4.2　ルック アップテーブルで表される価値関数の例\n　　　　　4. 3　標本を抽出する\n　　　　　4.4　モンテカルロ法\n ３週目：\n　　　　4章　離散的な空間での学習\n　　 　　　4.5　価値関数近似における教師付き学習\n　　 　　　4.6　TD法\n　　　　　4.7　Q学習\n　　　　　4.8　 三目並べ(Tic-Tac-Toe)の例\n　　　　　4.9　実行例\n４週 目：\n以降ROS入門の予定\n５週目：\n【6月】：\n１週目 ：\n２週目：\n３週目：\n４週目：\n【7月】：\n１週目 ：\n２週目：\n３週目：\n４週目：\n\n\n次の輪読テーマ 募集！！\n電子回路系\nFPGAなど\n\nRaspberry Piで学ぶ ROSロ ボット入門\nhttps://www.amazon.co.jp/dp/4822239292/ref=pd_sim_14_64? _encoding=UTF8&psc=1&refRID=AY8SJWTTVSZ0RDZ8GBY4\n\nhttps://github.com/ry uichiueda/raspimouse_book_info\n\n\nhttps://www.morikita.co.jp/books/book /3010\n\nhttp://pdf.th7.cn/down/files/1602/Programming%20Robots%20with%20 ROS.pdf\n\nhttps://github.com/qboticslabs/mastering_ros\n\nhttps://github .com/FairchildC/ROS-Robotics-by-Example\n\nhttps://github.com/PacktPublis hing/ROS-Robotics-By-Example\n\nPrototyping Lab――「作りながら 考える」ためのArduino実践レシピ\nhttps://www.oreilly.co.jp/bo oks/9784873114538/\n\nデータサイエンス系\nPython機械学習プ ログラミング 達人データサイエンティストによる理論 と実践\nhttps://www.amazon.co.jp/Python%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7% BF%92%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0-%E9% 81%94%E4%BA%BA%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%8 3%B3%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E7%90 %86%E8%AB%96%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%B7%B5-impress-top-gear/dp/4844380605\n\ n数学系\nプログラミングのための確率統計\nhttps://estore .ohmsha.co.jp/titles/978427406775P\n\nプログラミングのための 線形代数\n\nhttps://estore.ohmsha.co.jp/titles/978427406578P\n\n暗 号\n暗号技術入門 第3版\nhttp://www.hyuki.com/cr/\n\nHacking: 美 しき策謀 第2版 ―脆弱性攻撃の理論と実際\n\nhttps://www. amazon.co.jp/Hacking-%E7%BE%8E%E3%81%97%E3%81%8D%E7%AD%96%E8%AC%80-%E2%80 %95%E8%84%86%E5%BC%B1%E6%80%A7%E6%94%BB%E6%92%83%E3%81%AE%E7%90%86%E8%AB% 96%E3%81%A8%E5%AE%9F%E9%9A%9B-Jon-Erickson/dp/4873115140\n\nセキュリ ティコンテストチャレンジブック -CTFで学ぼう! 情報を 守るための戦い方-\n\nhttps://www.amazon.co.jp/%E3%82%BB%E3%82%AD% E3%83%A5%E3%83%AA%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%B9%E 3%83%88%E3%83%81%E3%83%A3%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%96%E3%83%83%E3 %82%AF-CTF%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%BC%E3%81%86-%E6%83%85%E5%A0%B1%E3%82%9 2%E5%AE%88%E3%82%8B%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E6%88%A6%E3%81%84%E6%96%B9 -%E7%A2%93%E4%BA%95-%E5%88%A9%E5%AE%A3/dp/4839956480/ref=sr_1_1?s=books&i e=UTF8&qid=1492399052&sr=1-1&keywords=CTF\n\nweb\nflask\nhttp://tatsu-zin e.com/books/explore-flask/linkparts\n\n\n\n\n持ち物\n実装をされ る方はPC\n対象\n人工知能を１から始めたい方、考えて る方\n人工知能に少し興味のあるプログラマ\nドキュメ ント\nゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラー ニングの理論と実装\n→終了\nhttps://www.oreilly.co.jp/books/9 784873117584/\n\nkerasドキュメント\n→終了\nhttps://keras.io/ja/ \n参加費\n1000円（会場費）\n開催場所\nコワーキングス ペース秋葉原 Weeyble（ウィーブル)\nhttp://weeyble.com/\n\n東 京都千代田区神田須田町２丁目１９−２３(野村第３ビ ル４階)\n秋葉原駅電気街口または中央改札口より徒歩3 分。 都営新宿線 岩本町駅徒歩3分、銀座線 神田駅6番 出口徒歩2分\n\nその他\n途中参加や途中退出は自由です 。\n電源、Wi-Fiはあります。\n一緒に運営してくださる 方募集してます。\n\nグループ\nhttps://www.facebook.com/groups /1515619948454253/\n資料もこちらに貼る予定です。また質 問などご自由にどうぞ。 LOCATION:コワーキングスペース秋葉原 Weeyble（ウィーブル) 東京都千代田区神田須田町２丁目１９−２３ (野村第 ３ビル４階) URL:https://techplay.jp/event/620107?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR