BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【Chainerで学ぶ】ディープラーニングによる強 化学習入門 X-WR-CALNAME:【Chainerで学ぶ】ディープラーニングによる強 化学習入門 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:753196@techplay.jp SUMMARY:【Chainerで学ぶ】ディープラーニングによる強化学 習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191008T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191008T220000 DTSTAMP:20260424T070141Z CREATED:20191002T092852Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75319 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【Chainerで学 ぶ】ディープラーニング強化学習\n概要\n本講座のテー マは強化学習です。講座内では、強化学習の流れを解 説しながらchainerを用いたゲームAIの実装をハンズオン 形式で行います。\n強化学習は近年のAI技術のもっとも 重要な技術の一つです。例えばAlphaGoを含めた多くの強 力なゲームAIは強化学習の技術が使われています。ま た、ゲームAIに限らず、都市交通システム制御、ロボ ットの自律行動選択、音声対話、マーケティングの最 適化、FX・株式の変動予測などさまざまな分野への応 用研究も盛んに行われており、論文などで一定の成果 が報告されるだけでなく、多くの場面で実用化が進ん でいます。\n本講座では強化学習の原理をわかりやす く解説しながら、ゲームAIをchainerで実装します。コン セプトは簡単な実装で強力なAIが作れる流れを体験し て頂くことです。受講後は、強化学習の仕組みを理解 し、実装も可能になっていることを目指します。\n【 参加条件】\n\nPython3の基本文法を理解している方\nchaine rで単純なニューラルネットワーク（多層パーセプトロ ン）を写経でも構築したことがある方\n\n上記の条件を 満たしているか不安な方は以下の講座を合わせて受講 していただくことをこ検討ください。\n【関連講座】\n \nPython入門講座\n【tensorflowで学ぶ】ディープラーニン グ実装入門\n【ゼロから学ぶ】ディープラーニング理 論入門\n【tensorflowで学ぶ】ディープラーニングCNN実装\ n\n事前準備\nPython3のインストールをお願いいたします 。\nまた、以下のパッケージを当講座では利用します ので、当日までに動作確認をお願いいたします。Google Colaboratory での実行も可能です。\n\njupyter notebook または Google Colaboratory\nchainer\nchainerrl\nnumpy\ngym\nPIL\nmatplotlib\n\n この講座で得られること\n\nディープラーニング及び強 化学習の基本原理と実装方法の習得\n強化学習でなに ができるか俯瞰的に捉えられる\n\n講座一覧のフローチ ャート\nどの講座から受講したら良いのかわからない というような方は、下記のフローチャートを参考にし ていただければと思います。\n\n内容\n\n強化学習とは\n 強化学習の目的\nマルコフ決定過程\n動的計画法\nモデ ルフリーな価値関数推定\nモデルフリーな制御・方策 改善\n価値ベースの方策改善\n方策ベースの方策改善\n\ n※内容は一部変更になることがございます。\nこんな 人におすすめ\n\n最短ルートでディープラーニングにお ける強化学習を学びたい方\n人工知能の利用などに興 味がある方\n\n講師\n小林航平\nカオス力学系時系列の 分析に関する研究に従事、中でも複雑な非線形時系列 をニューラルネットワークが学習する過程について研 究。確率統計、情報工学などに精通。\n\n\n持ち物\n\nPyt hon3の実行環境と必要ライブラリをインストール済みの PC(Google Colaboratory でも可)。\n※ インストールでお困り の方はinfo@to-kei.netまでご連絡いただければ、可能な範 囲で対応致します。 \n※ 講座の進行は「jupyter notebook 」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、イン ストールをお勧め致します。\n\n領収書について\n【Stri peで事前決済の方】\nクレジットカード会社が発行する 明細を領収書の代わりとしてご利用ください。\n【Paypa lの方】\n決済処理後にPaypalから送付されるメール内容 、またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の上、「 詳細」をご覧ください。それらが領収書の代わりとな ります。また、クレジットカード会社発行の利用明細 書も領収書としてご利用いただけます。\n【別途領収 書発行が必要な方】\n別途発行手数料として1000円頂き ます。必要な方は、以下のフォームよりご申請くださ い。領収書発行手数料と受講料金を合算した金額で発 行いたします。\n全人類がわかる統計学 領収書発行フ ォーム\n受付・入場時間\n開始の10分前から\n❇︎オン ライン受講でお申し込みいただいた方は、セミナール ームにてご参加いただくことはできません。ネット環 境のある場所での受講をお願いいたします。\nポータ ルサイト会員登録のお願い\n全人類がわかる統計学で は、ポータルサイトを使って講座で扱う教材を受講者 の皆様に共有いたします。\n初めて全人類がわかる統 計学の講座に参加される方は、あらかじめこちらより 会員登録をお願いいたします。\nお問い合わせ\n・メー ルでのお問い合わせは、info@to-kei.net　までご連絡くだ さい。\n・こちらで⇨LINE＠からもお問い合わせいただ けます。（推奨）\n注意事項\n・リクルーティング、勧 誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして 、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処 分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよ う、ご協力をお願い致します。\n・講座内で扱うコン テンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属してい ます。複製はご遠慮ください。\n・個人ブログへの講 義コンテンツの掲載はご遠慮ください。\n・最小遂行 人数は「3名」です。開催日の前日までにこの人数に達 しない場合は中止となります。ただし、複数の媒体で 募集を行っているので、本サイトの申込者数が最小遂 行人数に達しない場合でも開催になる場合がございま す。もし、中止が決定した場合はその時点で「全額返 金」し、登録しているメールアドレスにご連絡させて いただきます。\n全人類がわかる統計学とは\n株式会社 AVILENが運営するサービスです。統計学・機械学習の学 習用サイト全人類がわかる統計学を運営、管理するほ か、社会人向けのAI人材やデータサイエンティスト育 成のための教育事業を行なっております。\n統計学や 機械学習を、出来るだけわかりやすく多くの人々に届 けるということを目指して活動しています。\n LOCATION:秋葉原駅徒歩5分 東京都台東区台東１丁目11番4号 誠心Oビル 3階 URL:https://techplay.jp/event/753196?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR