BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:機械学習　名古屋　第16回勉強会　【ゲームの 強化学習ハンズオン OpenAI Gym パート２】 X-WR-CALNAME:機械学習　名古屋　第16回勉強会　【ゲームの 強化学習ハンズオン OpenAI Gym パート２】 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:674165@techplay.jp SUMMARY:機械学習　名古屋　第16回勉強会　【ゲームの強 化学習ハンズオン OpenAI Gym パート２】 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180630T130000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180630T163000 DTSTAMP:20260406T034100Z CREATED:20180515T100411Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/67416 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n☆★☆★☆ ★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆ ★☆★☆★☆★ \nスポンサーさまご紹介\n機械学習名 古屋の勉強会はスポンサーさまのご協力をいただき開 催しております。\nどなたでも無料で参加でき、懇親 会費用も一部、ご負担頂いております。 \n\n来栖川電 算さま\n　会場費用全額と懇親会費用の一部負担 \n株 式会社groovesさま\n　懇親会費用の一部負担 \n\n☆★☆ ★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆ ★☆★☆★☆★☆★ \n勉強会について\n前回同様、前 半ハンズオン、後半発表（LT）の2部構成を予定してい ます。\n1. OpenAI Gym を使ったゲームの強化学習ハンズ オン\n前回に続き、OpenAI Gym を使ったゲームの強化学習 ハンズオンを行います。\nOpenAI Gym は、OpenAI の提供す る強化学習の開発・評価用のプラットフォームです。 前回はこの OpenAI Gym が提供するシュミレーション環境 を利用して、ゲームの学習を通じて強化学習に触れあ おう！というテーマでハンズオンを行いました。\n今 回はそれをもう少しだけ掘り下げてみたいと思います 。\n環境等\n以下の環境を前提とします（前回とほぼ同 じです）:\nDockerを利用しない場合\ngymには依存するも のがあり、インストールする必要があります。\n\nmacOS の場合\n\n※Python 等は事前にインストールしておいて ください。\nbrew install cmake boost boost-python sdl2 swig wget\n\n \n\n\nubuntu14.04/16.04 の場合\n\n※Python 等は事前にインス トールしておいてください。\napt-get install -y python-numpy python-dev cmake zlib1g-dev libjpeg-dev xvfb libav-tools xorg-dev python- opengl libboost-all-dev libsdl2-dev swig\n\n\n\n\nWindows の場合\n\n 以下のいずれかの方法を選択してください：\n\nVirtualBo x （等の仮想環境）上に Ubuntu をインストールしてそこ に環境構築する\nWSL + Ubuntu をインストールして、その 上に環境構築する\n↑環境構築手順をまとめました → WSL+ubuntu18.04+VcXsrv+OpenAI Gym 動くまでのメモ\n\n\n\npython環 境は次が必要です。\n\nPython 3.x (3.6 以上を推奨)\npip inst all gym\npip install "gym[atari]"\npip install chainerrl\n\nDockerを利 用する場合\n\ndocker pull nkats/mln_gym\n\nでダウンロードし てください。\n注意点：\n\nDocker 利用の場合、GUIによる 学習の確認が出来ません。\n\nハンズオン資料\n\n資料\n https://qiita.com/antimon2/private/5c4f11acb84a0089b5e7\nプログラ ム\n https://github.com/mlnagoya/MLN_201806\n\nはじめに資料を読 みながら流れを解説します。その後、プログラムをも とに手を動かしてもらおうと思います。\n前回のハン ズオン資料\n\n資料\n https://qiita.com/n_kats_/items/932ca8dccab6 6f3255ed\nプログラム\n https://github.com/n-kats/MLN_201804\n\n2. 発表（LT）\n何か発表をしていただける方は、ご連絡を お願いします。\n機械学習/ディープラーニングに関す ることや、関連する内容ならなんでもOKです。\n\nantimon 2 Julia で強化学習(仮)\nhashikawa プログラミング教育とAI の導入\nnishie 岡山から飛入り！建築業界もAIが欲しい ぜ！\n\n時間割\n\n13:00-15:20 ハンズオン（休憩含む）\n15 :20-15:50 hashikawa プログラミング教育とAIの導入\n15:50-16: 10 antimon2 Julia で強化学習(仮)\n16:10-16:30 nishie 岡山か ら飛入り！建築業界もAIが欲しいぜ！ \n\n会場につい て\n名古屋市中区栄4丁目16番29号 中統ビル 4001\n\n飲食 可能（ゴミはお持ち帰りください）\nWi-fi なし（テザ リング環境等は各自でご用意をお願いいたします）\n 電源あり（電源タップケーブルを持ってきていただけ ると助かります）\n勉強会開始前はバスケットボール のゲームをスクリーンに流しています。\n\n懇親会につ いて\n勉強会後に、懇親会を予定しています。\nこちら も来栖川電算様とgrooves様が一部、負担をしていただけ ます。\nぜひ、ご参加ください。\n懇親会は下記イベン トページより申し込みをお願いします。\nhttps://machine-l earning.connpass.com/event/91704/ \n当日の申し込みは行えませ んのでご了承ください。 \nお問い合わせについて\nお 問い合わせのある方は、このページの「イベントへの お問い合わせ」よりお気軽にお問い合わせください。 \nフィードからのお問い合わせには気付かずに返信が できない場合がありますのでご了承ください。 LOCATION:CHUTOホール 4001 名古屋市中区栄4丁目16番29号(中統 ビル 4001) URL:https://techplay.jp/event/674165?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR