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SUMMARY:強化学習プログラミングセミナー
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74003
 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n強化学習プ
 ログラミングセミナー囲碁や自動運転などの行動を最
 適化することで注目を集めている強化学習AIについて
 学べるセミナーです\n\n概要\n\n囲碁や将棋から自動運
 転、ロボットの制御など、行動を最適化することで注
 目を集めている強化学習について、機械学習用ライブ
 ラリ「Chainer」「ChainerRL」「OpenAI Gym」を用いてプログ
 ラムを実装するスキルを習得することができます。\n\n
 AI技術者に必要となる知識を実践を通して学ぶことが
 できるセミナーです。\n\nお申し込み方法\n\n以下のお
 申込サイトよりお申し込みください。\nhttps://ai-kenkyujo.
 com/deep-q-network/\n\n\nタイムスケジュール\n\n\n\n\n  時間\n 
  内容\n\n\n\n\n  09:30〜\n  受付開始\n\n\n  10:00〜12:00\n  午
 前の部：強化学習の基本的な知識と仕組みを学習する
 ● 強化学習の学習手法の概要について(Q学習、DQN 、SAR
 SA)● 強化学習の活用事例● Q学習の学習手順と用語（
 状態・行動・報酬）について● Qテーブルの更新とQ学
 習のパラメーターについて● DQN（Deep Q Network）とは● 
 DQNの学習手順について● 誤差関数とQ-network、Target-netwo
 rkの重みの更新● ε-greedy法による探索について● DQNの
 進化アルゴリズム\n\n\n  12:00〜13:00\n  休憩\n\n\n  13:00〜17
 :30\n  ロボットアーム動作の最適化や、ブロック崩しゲ
 ームの強化学習ブログラムを実装する(休憩30分含む)●
  棒を倒さないように土台を最適化する強化学習プログ
 ラムを実装する● ロボットアームの動きを最適化する
 強化学習プログラムを実装する● ブロック崩しゲーム
 の強化学習プログラムを実装する● 機械学習用ライブ
 ラリ「ChainerRL」「OpenAI Gym」の使い方について●「Chaine
 rRL」「OpenAI Gym」のインストール方法について●「Chaine
 rRL」を使った強化学習プログラムの実装手法について
 ● CartPole問題を使ったQ学習プログラムを実装する● 
 報酬の割引率や、過去の結果の重要視度を変更する● 
 Acrobot問題を使ったDQN（Deep Q Network）プログラムを実装
 する● ハイパーパラメーターの設定と学習精度を高め
 る方法について● 「OpenAI Gym」のシミュレーション環
 境について● 報酬計算の手法を変更し学習精度を上げ
 る● Breakout問題（ブロック崩し）を使ったCNNの強化学
 習プログラムを実装する\n\n\n\n\n\n\n参加対象\n\nこれか
 らAIをビジネスで活用されたい\n\n\nプロジェクトマネ
 ージャー・管理職の方\nエンジニアの方\n\n\nお申し込
 み方法\n\n以下のお申込サイトよりお申し込みください
 。\nhttps://ai-kenkyujo.com/deep-q-network/\n\n\n持ち物\n\n筆記用
 具(PCは環境構築済みのものをお貸し出しします。)\n\n
 参加費\n\n48\,000円(税抜き)\n
LOCATION:AI研究所 セミナールーム 東京都千代田区麹町4-5-2
 0 KSビル 8F
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