BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:【懇親会有】第39回 強化学習アーキテクチャ
 勉強会
X-WR-CALNAME:【懇親会有】第39回 強化学習アーキテクチャ
 勉強会
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:736541@techplay.jp
SUMMARY:【懇親会有】第39回 強化学習アーキテクチャ勉強
 会
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190618T191500
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190618T210000
DTSTAMP:20260508T093955Z
CREATED:20190611T142008Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73654
 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nはじめに\n
 強化学習は環境に柔軟に適応する知能エージェントに
 おける基本機能と考えられます。近年は深層学習など
 のアーキテクチャとして、認識技術と組み合わされて
 自動運転などの実践的な場でつかわれれはじめており
 、さらにロボットなどにおいても今後は適用されてゆ
 くシーンが増えてゆくでしょう、こうした背景から、
 実践的な強化学習や，実世界で動かす強化学習（ロボ
 ット・自動運転），強化学習を部品として組み合わせ
 る（アーキテクチャ），といったトピックについて重
 視し情報共有する場として強化学習アーキテクチャ勉
 強会を開始しました。\n本勉強会において積極的に議
 論に加わっていただき、今後、論文紹介などの形で貢
 献いただけるかたの参加をお待ちしております。\n当
 勉強会の運営方針などについては、https://rlarch.connpass.c
 om/ を御覧ください。\n\nGoogle Group: https://goo.gl/xznKlY （
 注：KlYのIは「L」の小文字です）\nSlack: https://join.slack.c
 om/t/rlarch/shared_invite/MjM2Mzc3MDE1MzYyLTE1MDQ2MjIzNDItNjFmNmU2NWJlYg\
 nTwitter: #rlarch 勉強会のハッシュタグを作りました．コ
 メントや質問等にご活用ください．\n\n 会場の注意点
 ：\n\nDEEPCORE様のご厚意により，2019年4月から会場がKERNE
 L HONGO（ユニゾ本郷四丁目ビル 3F）となります．\n入室
 の際，参加者の把握のため，受付にて「お名前・ご所
 属・ご連絡先」を記入していただくことになりました
 （名刺をご提出いただく形でも構いません）．\n19：00
 頃になると正面口（本郷通り沿い）にロックがかかり
 ますので，もし19:00をすぎる場合には，裏側の階段か
 ら3階に上がって頂く形になります．\n\nご協力の程，
 よろしくお願いいたします．\nスケジュール\n\n19:15〜19
 :20  オープニング\n19:20〜20:10 自律制御システムにおけ
 る強化学習アプローチの活用\n20:10〜          懇親会（RL
 アーキテクチャ勉強会もうすぐ2周年記念）\n\n 懇親会
 について ：\n今回のイベントでは参加者の皆さまから
 会費を500円ずつ頂き，懇親会を行います．\nおつまみ
 と飲み物を会場に用意する予定です．\n飲食物の準備
 の都合上，勉強会にだけ参加される方からも500円を頂
 戴します．\nご理解とご協力のほど，よろしくお願い
 申し上げます．\n講演概要：\n\n\n発表者：杉岡 新（株
 式会社 QUANTUM）、小林 真輝人（東京大学大学院 新領域
 創成科学研究科）、梶原 侑馬（東京大学大学院 総合
 文化研究科）、市川 航平（東京大学大学院 総合文化
 研究科）、増岡 宏哉（東京大学大学院 理学系研究科
 ）\n\n\nタイトル：自律制御システムにおける強化学習
 アプローチの活用\n\n\nアブストラクト：\n自律制御シ
 ステムは今後様々なフィールドで社会実装されること
 が確実視されている。その一方で、自律制御システム
 の実運用においては、未知の環境を探索しながらその
 場その場で最適な行動を選択していくことが肝要であ
 り、そのアプローチの1つとして強化学習が注目されて
 いる。今回行った実証実験では、強化学習アプローチ
 を活用したドローンの自律航行に向け、Sim2Realを扱っ
 た先行論文を参考に、論文と異なるドローン実機へモ
 デルを転用し、オフィス構内廊下および下水道管を模
 した環境下での性能評価を実施した。  \n\n\n参考文献
 ：\n[1] Katie Kang\, Suneel Belkhale\, Gregory Kahn\, Pieter Abbeel\, Se
 rgey Levine. "Generalization through Simulation: Integrating Simulated an
 d Real Data into Deep Reinforcement Learning for Vision-Based Autonomous 
 Flight"\n\n
LOCATION:KERNEL HONGO 東京都文京区本郷4-1-4 ユニゾ本郷四丁
 目ビル 3F
URL:https://techplay.jp/event/736541?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR
